Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi Terakreditasi “Peringkat 4” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 200/M/KPT/2020 Volume 4 Nomor 2 Tahun 2022, Juli 2022, Halaman 239-248 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/

## Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Keefektifan Pembelajaran Daring Selama Pandemi COVID-19 Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Analysis of Public Opinion Sentiment on the Effectiveness of Online Learning During the COVID-19 Pandemic using the Naïve Bayes Classifier
Ari Wibowo 1  , Firman Noor Hasan 2 , Luthfi Akbar Ramadhan 2 , Rika Nurhayati 1 dan Arief Wibowo 1 1 Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
2 Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia

## Informasi artikel
Diterima: 25/06/2022 Direvisi: 05/07/2022 Disetujui: 18/07/2022

## Abstract
Since  Indonesia  was  affected  by  the  Covid-19  pandemic,  one  of  the  sectors  affected  was Education. The government makes an online learning system policy where the system is run with an online process. Not a few of them complained about the limitations of activities issued by the government. Twitter social media is  often used to express opinions about concerns about programs issued by the government. The Twitter data crawling process was carried out using the hashtag "learning from home" to get as many as 1,000 datasets, followed by the process  of  removing  duplicates  which  left  524  datasets  and  then  carrying  out  the implementation stage of the Naïve Bayes Classifier Algorithm. The purpose of this study was to  determine  the  number  of  positive  and  negative  sentiments  from  the  dataset  labeling classification and to determine the accuracy results of using the Naïve Bayes Classifier method as well as the results of evaluation tests on positive and negative sentiment datasets. Based on the experiment, positive sentiment was obtained as many as 480 and negative sentiment as many as 44 out of 524 datasets. The accuracy results in the evaluation test process get results of 88.5% where negative sentiments get a precision value of 12%, recall 17%, and f1- score 14%, while positive sentiments get a precesion value of 95%, recall 93%, and f1 -score 94%.
Keywords: learning from home, Twitter, Naïve Bayes Classifier.

## Abstrak
Semenjak Indonesia terdampak bencana pandemi Covid-19, salah satu sektor yang terdampak adalah Pendidikan. Pemerintah membuat kebijakan sistem pembelajaran daring di mana sistem tersebut  dijalan  dengan  proses online .  Tidak  sedikit  dari  mereka  mengeluhkan  adanya keterbatasan  kegiatan  yang  dikeluarkan  oleh  pemerintah.  Media  sosial Twitter tidak  jarang digunakan untuk meluapkan opini tentang keresahan terdampak program yang dikeluarkan oleh pemerintah.  Dilakukan  proses crawling data Twitter dengan  menggunakan hashtag “belajar dari rumah” mendapatkan sebanyak 1.000 dataset, dilanjutkan dengan pros es remove duplikat yang  menyisakan  524  dataset lalu  melakukan  tahap  implementasi  Algoritma Naïve  Bayes Classifier . Tujuan penelitian ini untuk mengetahui jumlah sentimen positif dan negatif dari klasifikasi  pelabelan  dataset  dan  juga  untuk  mengetahui  hasil  akurasi  penggunaan  metode Naïve  Bayes  Classifier serta  hasil  pengujian  evaluasi  terhadap  dataset  sentimen  positif  dan sentimen negatif. Berdasarkan eksperimen, dihasilkan sentimen positif mendapatkan sebanyak 480 dan sentimen negatif sebanyak 44 dari 524  dataset . Hasil akurasi pada proses pengujian evaluasi  mendapatkan  hasil  sebesar  88,5%  di  mana  sentimen  negatif  mendapatkan  nilai precision 12%, recall 17%, dan f1-score 14%, sedangkan untuk sentimen positif mendapatkan nilai precesion 95%, recall 93%, dan f1-score 94%.
Kata Kunci: belajar dari rumah, Twitter, Naïve Bayes Classifier.
 Penulis Korespondensi. Tel: - ; Handphone: +62 813 1603 2572 email : 2111600108@student.budiluhur.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi yang dimulai dari pertengahan tahun 2020 telah membawa hikmah tersendiri terhadap kemampuan para tenaga pendidik  dan orang tua di  rumah  terhadap  literasi  teknologi  informasi dalam pembelajaran. Di indonesia, dimulai sejak tanggal  16  Maret  2020  pembelajaran  jarak  jauh dari rumah atau daring dilakukan, di mana anak atau pelajar belajar tanpa perlu pergi ke sekolah (Yunitasari  dan  Hanifah,  2020) .  Dengan  keadaan seperti itu para pelajar, tenaga pendidik dan juga para  orang  tua  diharapkan  untuk  terus meningkatkan  soft  skill  nya  untuk  menunjang kegiatan  pembelajaran.  Di  masa  pandemi  ini pembelajaran  via  daring  merupakan  salah  satu solusi yang dibutuhkan oleh tenaga pendidik dan mahasiswa (Kusnayat dkk . , 2020) .
Pada  keadaan  seperti  ini  banyak  sekali mahasiswa  atau  mahasiswi  yang  mengeluhkan terkait sistem pembelajaran yang ditetapkan dari pemerintah  sampai  kebijakan  dari  suatu  instansi Pendidikan itu sendiri, pasalnya kebanyakan dari mahasiswa sangat membutuhkan sosok dosen atau tenaga  pengajar  guna  untuk  menyelaraskan pemahaman  terkait  materi  yang  diberikan  oleh dosen  kepada  mahasiswa  itu  sendiri.  Analisis sentimen  atau  biasa  disebut  opinion  mining merupakan tahap menganalisa evaluasi, pendapat,  sentimen,  penilaian,  emosi  dan  sikap terhadap sautu layanan (Sulaeman, Supianto dan Bachtiar, 2019) . Seluruh tenaga pengajar, peneliti di  bidang  pendidikan  sedang  berlomba  lomba dalam meningkatkan kualitas dari mutu ajar untuk di  Indonesia  dengan  banyak  melakukan  Analisa- analisa  dan  riset  untuk  mengembangkan  sebuah ide  menjadi  sebuah  inovasi  untuk  sistem Pendidikan dimasa pandemik seperti ini.
Pada  kehidupan  di  era  global  dengan berbagai  persoalan  yang  ada,  sudah  waktunya pendidikan  di  Indonesia  melakukan  perubahan pendidikan  yang  bersifat  mendasar  dari  para praktisi  pendidikan  di  lapangan (Kadi  dan Awwaliyah, 2017) .
Berbagai platform baik  berupa learning management  system maupun  bentuk  video conference menjadi  perkembangan  teknologi komunikasi dan  informasi   yang   semakin   pesat
dimasa  pandemi  ini  yang  menggunakan  teknik pembelajaran  jarak  jauh (Latip,  2020) .  Dengan diadakannya banyak inovasi berupa pembelajaran via online atau daring banyak  menimbulkan masukan  masukan  positif  dan  negatif  baik  dari mahasiswa sebagai penerima, maupun dosen atau tenaga pendidikan yang memberikan pembelajaran.  Salah  satu  masukannya  adalah tentang mengenai
keefektifan dalam pembelajaran. Hasil didapatkan bahwa perkuliahan yang dilakukan secara praktik atau di lapangan  jika  dilakukan  secara online kurang efektif,  dibandingkan  dengan  perkuliahan  teori yang  cukup  efektif  dilakukan  secara daring (Rachmat dan Krisnadi, 2020) .
Semenjak  Indonesia  terdampak  bencana pandemi  covid-19  banyak  dari  para  tenaga pendidik,  tenaga  pelajar,  bahkan  orang  yang bekerja  yang  meresahkan  terkena  dampaknya. Tidak sedikit dari mereka yang mengeluhkan akan keterbatasan kegiatan mereka karena pemberlakuan pembatasan kegiatan yang dikeluarkan  oleh  pemerintah,  mereka  yang memiliki  media  sosial Twitter tidak  jarang meluapkan  opini  mereka  tentang  keresahan mereka  karena  terdampak  program  yang dikeluarkan oleh pemerintah (Gormantara, 2020) . Dengan  menggunakan hashtag tentang  pandemi COVID-19,  media  sosial  khususnya Twitter semakin  merespons  pandemi  COVID-19  di  dunia maya  yang  menjadi  topik  hangat (Fauziyyah  dan Gautama, 2020) .
Dalam penelitian ini, untuk pengambilan data menggunakan  media  Twitter  untuk  menampung pendapat  publik.  Nantinya  dari  kumpulan  data yang  terkumpul  tersebut  diolah  menggunakan metode Naïve Bayes untuk menganalisa bagaimana khalayak umum khususnya mahasiswa dari  berbagai  daerah  di  Indonesia  tentang pembelajaran via daring. Berdasarkan penjabaran yang telah diuraikan pada latar belakang masalah ini, peneliti menggunakan algoritma Naïve Bayes di  mana  merupakan  metode  klasifikasi  dengan rumus  yang  sederhana  dan  mudah  untuk  di aplikasikan  serta  memiliki  tingkat  akurasi  yang cukup tinggi dibandingkan dengan metode lainnya sebagai  topik  penelitian  ini (Indraswari  dan Kurniawan, 2018).
2. METODOLOGI
Gambar  1. menjelaskan  bagaimana  alur skema penelitian yang peneliti gunakan.
Gambar 1. Alur skema penelitian

## 2.1. Pengambilan Data
Proses pengambilan data atau biasa disebut dengan crawling data  adalah  langkah  awal  di mana data yang diambil berdasarkan query yang sesuai  dengan  topik  dari  penelitian  pada  media sosial Twitter berdasarkan tweet dari  publik. Twitter memiliki  batasan  atau limit dalam pengambilan  datanya  berdasarkan tweet yang dihasilkan setiap harinya oleh para pengguna, di mana  dari  data tweet tersebut  menjadi  sumber data utama dalam penelitian ini, yaitu melakukan proses crawling dengan  menggunakan  bantuan Application  Performance  Indicator (API)  yang disediakan  oleh Twitter  Developer (Negara, Andryani dan Saksono, 2016).
2.2. Preprocessing Dataset
Tahap ini dilakukan agar proses analisis data bisa  berjalan  dengan  mudah.  Pada  tahap  ini
dilakukan beberapa tahapan dalam preprocessing diantaranya:
1). Case  Folding & Cleansing, tahapan membersihkan  dokumen  dari  komponen- komponen  yang  tidak  memiliki  hubungan dengan informasi yang ada pada dokumen, seperti  karakter  atau  simbol,  angka, emoticon dan link URL serta merubah huruf menjadi huruf kecil.
2). Tokenization, tahapan yang dapat memecah sekumpulan karakter dalam suatu teks menjadi suatu kata. 3). Stopwrords Removal adalah proses menghilangkan  dari  proses tokenization yang tidak dibutuhkan.
4). Stemmin g,  proses  mengubah  data set yang berimbuhan menjadi kata dasar.

## 2.3. Pelabelan Dataset
Setelah  dataset  telah  melakukan  proses preprocessing , selanjutnya adalah proses pelabelan pada dataset, pelabelan disini berfungsi untuk memberikan label sentimen pada tiap tiap dataset  di  mana  label  tersebut  sangat  penting untuk  nantinya  bisa  menentukan  akurasi  pada proses selanjutnya.

## 2.4. Data Training
Data  training  digunakan  untuk  membentuk sebuah  model classifier ,  di  mana  data  tersebut merupakan representasi yang akan dipakai untuk prediksi class data baru yang belum pernah ada.

## 2.5. Data Testing
Data Testing dipakai untuk mengukur sejauh mana  algoritma Naïve  Bayes  Classifier dapat melakukan klasifikasi dengan benar.

## 2.6. Implementasi Algoritma
Pada  tahap  implementasi  algoritma  peneliti menerapkan algoritma dengan model Naïve Bayes Classifier yang dilakukan berdasarkan model yang telah  dirancang  sebelumnya  yang  dipakai  untuk memilih  atribut  atau class dari  suatu  data  baru yang  atribut  atau class nya  belum  diketahui sebelumnya. Naïve  Bayes  Classifier mampu memprediksikan  akurasi  dari  komentar  publik yang  telah  mempunyai  label  positif  ataupun negatif terhadap suatu produk (Cahyanti, Saptono dan  Sihwi,  2016) .  Metode Naïve  Bayes Classifier bermula dari teorema Bayes yaitu
memprediksi  peluang  dimasa  yang  akan  datang dan datanya diambil berdasarkan masa yang lalu.

## 2.7. Pengujian Evaluasi
Pada  tahap  pengujian  evaluasi  ini  peneliti menggunakan  beberapa  metode  yang  dibagi menjadi 3 (tiga) metode tersebut adalah sebagai berikut (Nadia, Muslim dan Nhita, 2018) : 1). Recall (R),  jumlah  data  benar  yang diklasifikasikan  dalam  sebuah  kelas  dibagi dengan jumlah total data dalam kelas.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1)
2). Precision (P),  jumlah  data  benar  yang diklasifikasikan dengan sebuah kelas dibagi dengan  jumlah  total  data  yang  telah diklasifikasikan ke dalam kelas.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2)
3). F – measure, mengevaluasi  rata-rata  nilai Precision dan Recall sebagai  hasil klasifikasi.
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2𝑃𝑅 𝑃+𝑅 (3)

## 2.8. Penyusunan Laporan
Ini  merupakan  tahap  akhir  di  mana  Isi  dari penelitian  telah  sesuai  dengan  hasil  yang  telah didapatkan  dari  proses  awal  pengambilan  data sampai  dengan  pengujian  dan  evaluasi  sesuai skema penelitian pada Gambar 1 .
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengambilan Data Sebelum melakukan proses peneliti memasukan library yang  dibutuhkan  terlebih dahulu  agar  nantinya  setelah  data  berhasil diambil,  data  akan  dijadikan dataset dengan tujuan proses bisa berjalan dengan maksimal dan sesuai  dengan  algoritma  yang  dimasukan  dapat dilihat pada Gambar 2 .
Proses Crawling data  ini  dilakukan  pada Python yang  terdapat  pada Google  Colaboratory dengan  menggunakan  API  token access dari Twitter  Developer .  Setelah  memasukan  token access yang telah didapat selanjutnya melakukan pengambilan data tweet secara acak sejak bulan Maret  2021  berdasarkan query yang  ingin  dicari
sesuai dengan topik penelitian yaitu ‘belajar dari rumah’  dengan  maksimal  data  yang  ini  diambil adalah  1000 tweet ,  lalu  data  tersebut  dijadikan dataset dengan  menggunakan library pandas dengan ilustrasi seperti Gambar 3.
Gambar 2. Import library
Gambar 3. Ilustrasi proses pengambilan data
Setelah  data  berhasil  didapatkan  seperti pada Gambar 4 selanjutnya dilakukan pengahapusan  data  yang double yang  bertujuan agar  proses  analisis  bisa  berjalan  dengan maksimal  dengan  tidak  adanya  data tweet yang double dapat  dilihat  pada Gambar  5 .  Setelah melakukan  penghapusan  data  yang double , didapatkan sebanyak 524 data tweet yang tersisa. Selanjutnya data tersebut akan disimpan dan akan melakukan proses selanjutnya yaitu preprocessing data.
3.2. Prepocessing Data
3.2.1. Case folding dan Cleansing Tahap case folding bertujuan agar mengganti huruf kapital menjadi huruf kecil pada teks, serta pada  proses  ini  sekaligus  dilakukan  proses cleansing di  mana  pada  proses cleansing ini menghapus  simbol  seperti  @,  RT,  #  karena dianggap tidak  perlu   dan    juga   simbol-simbol
lainnya.  Pada Tabel  1 ditampilkan  proses case folding beserta cleansing pada teks.
Gambar 4. Hasil crawling Twitter
Gambar 5. Hasil remove duplicate
3.2.2. Tokenization Proses tokenization bertujuan untuk memisahkan  suatu  kalimat  pada  menjadi beberapa kata, agar nantinya memudahkan ketika proses stemming .  Pada Tabel  2 adalah  proses tokenization yang dilakukan.
3.2.3. Stopwords Removal Selanjutnya  dilakukan  proses stopwords removal , pada proses ini dilakuakan penghapusan kata yang rasa tidak memiliki makna yang jelas. Seperti kata sambung agar data yang didapatkan nantinya  hanya  berupa  kalimat  kalimat  pokok.
Pada Tabel  3 diperlihatkan  proses stopwords removal .
Tabel 1. Proses casefolding dan cleansing No Tweet Text_clean 1. "b’Belajar dari Rumah. Menjelaskan tentang Sistem Pencernaan pada Manusia.\nhttps://t .co/iQhfnDpqLj'" belajar  dari  rumah menjelaskan  tentang sistem pencernaan pada manusia 2. "b’Belajar dari rumah itu menyenangkan,  ga percaya?\nYuk  ikut KELASPEDIA aja, sudah pasti skill mu bertambah dan tentun\xe2\x80\xa6 https://t.co/mNLV Jkw6QR'" belajar dari rumah itu menyenangkan ga percaya 3. "b'Belajar dari rumah  yang dialami pelajar bisa menjadi  salah  satu beban.  @anjrsyfaxx mengingatkan, seberat apapun,jan\xe2\x80 \xa6 https://t.co/sPX5s4 rcE0'" belajar  dari  rumah yang  dialami  pelajar bisa  menjadi  salah satu beban mengingatkan seberat apapunjan Tabel 2. Proses tokenization No Text_clean Text_token 1. belajar  dari  rumah menjelaskan tentang sistem pencernaan pada manusia ['belajar', 'dari', 'rumah', 'menjelaskan', 'tentang', 'sistem', 'pencernaan',  'pada', 'manusia'] 2. belajar  dari  rumah itu  menyenangkan ga percaya ['belajar', 'dari', 'rumah', 'itu', 'menyenangkan',  'ga', 'percaya] 3. belajar  dari  rumah yang dialami pelajar bisa  menjadi  salah satu beban mengingatkan seberat apapunjan ['belajar', 'dari', 'rumah', 'yang', 'dialami', 'pelajar', 'bisa', 'menjadi', 'salah',  'satu',  'beban', '', 'mengingatkan', 'seberat', ' apapunja’]
Tabel 3. Proses stopwords removal No Text_token Text_stopwords 1. ['belajar', 'dari', 'rumah', 'menjelaskan', 'tentang',  'sistem', 'pencernaan', 'pada', 'manusia'] ['belajar', 'rumah', 'sistem', 'pencernaan', 'manusia'] 2. ['belajar', 'dari', 'rumah', 'itu', 'menyenangkan', 'ga', 'percaya] "['belajar', 'rumah', 'menyenangkan',  'ga', 'percaya']" 3. ['belajar', 'dari', 'rumah', 'yang', 'dialami',  'pelajar', 'bisa', 'menjadi', 'salah',
'satu', 'beban', '',
'mengingatkan',
'seberat',
'apapunja’] ['belajar', 'rumah', 'dialami', 'pelajar', 'salah',  'beban',  '', 'seberat', 'apapunj']"

## 3.2.4. Stemming
Tahap terakhir yang dilakukan dalam proses preprocessing adalah  proses stemming ,  dimana pada  proses  dilakukan  mengubah  kata  yang menpunyai  imbuhan  kata  baku  menggunakan menggunakan library Python  Sastrawi,  seperti yang ditampilkan pada Tabel 4 .
Tabel 4. Proses stemming No Text_stopwords Text_stemming 1. ['belajar',  'rumah', 'sistem', 'pencernaan', 'manusia'] belajar  rumah  sistem cerna manusia 2. ['belajar',  'rumah', 'menyenangkan', 'ga', 'percaya'] belajar rumah senang ga percaya 3. ['belajar',  'rumah', 'dialami',  'pelajar', 'salah',  'beban',  '', 'seberat', 'apapunj']"
belajar  rumah  alami ajar salah beban berat apapunjan
Setelah proses preprocessing selesai,
selanjutnya adalah melakukan visualisasi terhadap  banyaknya  kata  teratas  yang  ada  pada data set agar  terlihat  lebih  menarik.  Jadi  pada gambar dapat terlihat bahwa kata yang memiliki ukuran size lebih  besar  menandakan  semakin sering  muncul.  Begitu  pun  sebaliknya,  jika  kata
tersebut  memiliki  ukuran size yang  lebih  kecil menandakan bahwa kata tersebut jarang muncul pada dataset.

## 3.3. Pelabelan Dataset
Data set yang  telah  melakukan  proses preprocessing selanjutnya  melakukan  proses pelabelan.  Di  mana  pada  proses  ini  dilakukan beberapa proses pendahuluan sebelum memberikan pelabelan sentimen.
3.3.1. Translate Pada tahap ini digunakan library googletrans untuk  mengubah  teks  dari  Bahasa  Indonesia  ke Bahasa  Inggris,  karena  pada  proses  pelabelan menggunakan textblob hanya  bisa  mengenali Bahasa Inggris dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses translate text
3.3.2. Klasifikasi Sentimen Setelah  teks  melakukan  proses  translate menjadi  Bahasa  Inggris  menggunakan library Googletrans,  selanjutnya  teks  akan  melakukan proses klasifikasi sentiment menggunakan library textblob untuk mendapatkan nilai polaritas dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Proses mendapatkan nilai polaritas untuk klasifikasi sentimen menggunakan textblob
Sesudah  mendapatkan  nilai polaritas, selanjutnya adalah  melakukan   analisis   dengan
menggunakan  nilai  polaritas  untuk  diubah menjadi  label  sentimen  positif,  dan  sentimen negative pada Gambar 8 .
Gambar 8. Proses pelabelan
Berikut adalah beberapa contoh dari kalimat positif dan  kalimat negative seperti  yang ditampilkan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Contoh kalimat sentimen positif dan sentimen negatif No Kalimat Positif Kalimat Negatif 1.  Cara seru belajar dan mengasah kemampuan otak anak  selama  PJJ  di rumah dari mba @PrinceesAinhy kenapa gua ngga boleh ngerasa  bahwa  gua capek  gt,  klo  gua bilang  klo  gua  capek mesti  ortu  gua  bilang capek ngapain
2.  'Yuk,  bikin  ruang belajar anak di rumah yang  nyaman  dan bikin semangat untuk sekolah  dari  rumah. Anak jadi gak jenuh POKOKNYA GUE HARUS BELAJAR  YANG  RAJIN BIAR  PINTER  DAN  BISA KABUR DARI RUMAH'
3.  Kerja  dari  rumah,
belajar  jarak  jauh dan  sidang  secara daring  telah  menjadi rutinitas baru di masa pandemi. convomf  aku  bosen astaga,  aku  bosen main  HP  dan  masak terus, aku bosen
belajar,  aku  pengen keluar dari rumah, aku
4.  belajar  dari  rumah secara daring, namun para siswa tetap menjaga motivasi dan berprestasi. Belajar  dari  rumah  is OFFFFFFFF!!!! 5.  Belajar  dari  Rumah Dipastikan  Tak  Bikin Angka  Putus  Sekolah Meningkat di Kabupaten Serang Dulu  gue  ga  pernah belajar di rumah. Karena emang ga bisa, gue bisanya belajar ya dari  guru,  ndengerin, dikasih soal
Setelah  proses  klasifikasi  sentimen  pada data set telah  dilakukan  dapat  diketahui  jumlah sentimen  positif  sebanyak  480  dan  sentimen negatif  sebanyak  44.  Agar  hasil  dari  banyaknya label  bisa  lebih  menarik  dilihat,  maka  dibuat grafik seperti Gambar 9 .
Gambar 9. Banyaknya sentimen

## 3.4. Implementasi Algoritma
Pada proses implementasi langkah awal yang peneliti  lakukan  adalah fitting data  dengan perbandingan  80:20  dari  total  data set ,  di  mana perbandingan tersebut akan split atau pembagian secara  otomatis  menjadi  data training sebanyak 80% dan data testing sebanyak 20%. Proses fitting data dapat dilihat pada Gambar 10 .
Gambar 10. Proses fitting data training dan data testing
Setelah  proses  tahap fitting data  telah dilakukan, di mana data melakukan split menjadi data testing dan  data training dengan perbandingan 80:20 dengan data testing sebanyak 20%  dan  data testing sebanyak 80%.  Selanjutnya peneliti melakukan implementasi Algoritma pada data set .  Pada  proses  implementasi  Algotima  ini peneliti  menggunakan  model  Multinominal Naïve Bayes  Classifier .  Dengan  menguji  menggunakan Algoritma  ini  diharapkan  mampu  menghasilkan atau  output  yang  akan  dihasilkan  adalah  nilai akurasi dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Implementasi algoritma
Agar  proses  terlihat  lebih  menarik, peneliti  melakukan  visualisasi confusion  matrix kedalam  bentuk heatmap seperti  pada Gambar 12 .
Gambar 12. Visualisasi confusion matrix
Keterangan: TN  :  Hasil  dari  105  data  yang  di testing,  ditemukan  1  data  yang menjadi True Negative (TN).
FN  :  Hasil  dari  105  data  yang  di testing,  ditemukan  5  data  yang menjadi False Negative (FN).
FP  :  Hasil  dari  105  data  yang  di testing,  ditemukan  7  data  yang menjadi False Positive (FP).
TP  :  Hasil  dari  105  data  yang  di testing,  ditemukan  92  data  yang menjadi True Positive (TP).

## 3.5. Pengujian Evaluasi
Setelah  proses  implementasi  Algoritma, selanjutnya  melakukan  proses  terakhir  yaitu peneliti  melakukan  pengujian  evaluasi.  Dapat diketahui  bahwa  hasil  pengujian  pada  Algoritma Naïve Bayes Classifier mendapatkan nilai akurasi sebesar 88,5% Hasil akurasi  pada proses evaluasi yang  telah  dilakukan  pada  sentimen  negatif
sebesar 12% precision , 17% recall , dan 14% untuk f1-score sementara  untuk  sentimen  positif menghasilkan 95% precision , 93% recall , dan 94% untuk f1-score dapat dilihat pada Gambar 13 dan Gambar 14 .
Gambar 13. Hasil akurasi algoritma
Gambar 14. Hasil pengujian evaluasi

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan dari proses yang telah dilakukan pada  data set ,  dapat  diketahui  bahwa  hasil  dari banyaknya  sentimen  positif  sebanyak  480  dan banyaknya sentimen negatif sebanyak 44 dari 524 data set yang  telah  melalui  penghapusan tweet yang double sebanyak 1.000 mengenai pembelajaran daring .
Hasil akurasi pada proses pengujian evaluasi dengan melakukan tahap implementasi Algoritma menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier mendapatkan hasil sebesar 88,5% dan pada proses pengujian  evaluasi  pada  sentimen  negatif mendapatkan nilai precision 12%, recall 17%, dan f1-score 14%,  sedangkan  untuk  sentimen  positif mendapatkan nilai precesion 95%, recall 93%, dan f1-score 94%, sehingga nilai yang di dapat dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier hasil akurasinya sangat mendekati 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
Cahyanti,  A.F.,  Saptono,  R.  dan  Sihwi,  S.W.  (2016) ‘Penentuan  Model  Terbaik  pada  Metode  Naive Bayes  Classifier  dalam  Menentukan  Status  Gizi Balita  dengan  Mempertimbangkan  Independensi Parameter’, ITSMART:  Jurnal  Teknologi  dan Informasi , 4(1), hal. 28 – 35.
Fauziyyah,  A.K.  dan Gautama,  D.H.  (2020)  ‘Analisis sentimen  pandemi  Covid19  pada  streaming Twitter dengan text mining Python’, Jurnal Ilmiah SINUS , 18(2), hal. 31 – 42.
Gormantara,  A.  (2020)  ‘Analisis  Sentimen  Terhadap New  Normal  Era  di  Indonesia  pada  Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine’, in Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK) 2020 . APTIKOM PROVINSI SULAWESI TENGGARA, hal. 1 – 5. Indraswari,  N.R.  dan Kurniawan,  Y.I.  (2018)  ‘Aplikasi prediksi  usia  kelahiran  dengan  metode  naive bayes’, Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , 9(1), hal. 129 – 138. Kadi, T. dan Awwaliyah, R. (2017) ‘Inovasi Pendidikan: Upaya  Penyelesaian  Problematika  Pendidikan  Di Indonesia’, Jurnal Islam Nusantara , 1(2), hal. 1 – 8. Kusnayat,  A.,  Muiz,  Moh.H.,  dkk . (2020)  ‘Pengaruh teknologi pembelajaran kuliah online di era Covid- 19 dan dam paknya terhadap mental mahasiswa’, EduTeach:  Jurnal  Edukasi  Dan  Teknologi Pembelajaran , 1(2), hal. 153 – 165. Latip, A. (2020) ‘Peran literasi t eknologi informasi dan komunikasi pada pembelajaran jarak jauh di masa pandemi Covid- 19’, EduTeach: Jurnal Edukasi dan Teknologi Pembelajaran , 1(2), hal. 108 – 116. Nadia, R., Muslim, K. dan Nhita, F. (2018) ‘Analisis Dan Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier Terhadap  Judul  Berita  Pemilihan  Gubernur  Jawa Barat  2018  Pada  Media  Online’, eProceedings  of Engineering , 5(1), hal. 1678-1700. Negara,  E.S.,  Andryani,  R.  dan  Saksono,  P.H.  (2016) ‘Analisis data twitter: Ekstraksi dan analisis data g eospasial’, INKOM Journal , 10(1), hal. 27 – 36. Rachmat, A. dan Krisnadi, I. (2020) ‘Analisis efektifitas pembelajaran  daring  (online)  untuk  siswa  SMK Negeri 8 Kota Tangerang pada saat pandemi covid 19’, Jurnal Pendidikan , 1(1), hal. 1 – 7.
Sulaeman,  A.F.,  Supianto,  A.A.  dan  Bachtiar,  F.A.
(2019)  ‘ Analisis  Sentimen  Opini  Mahasiswa
Terhadap Saran Evaluasi Kinerja Dosen Menggunakan  TF-IDF  dan  Support  Vector Machine ’, Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  3(6),  hal.  5647 – 5655. Yunitasari,  R.  dan Hanifah,  U.  (2020)  ‘Pengaruh pembelajaran daring terhadap minat belajar siswa pada  masa  covid  19’, Edukatif:  Jurnal  Ilmu Pendidikan , 2(3), hal. 232 – 243.