Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E- ISSN 2503-2933 1532

## Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Batik Ecoprint Menggunakan Naïve Bayes Dan KNN Classifier
Nia Saurina* 1 , Tri Rahayuningsih 2 , Lestari Retnawati 3 1,2,3 Fakultas Teknik, Universitas Wijaya Kusuma Surabaya Email : 1 niasaurina@gmail.com, 2 tri_rahayu@uwks.ac.id, 3 lestari.047@gmail.com

## Abstrak
Batik  merupakan  identitas  nasional  masyarakat  Indonesia.  Batik  juga  telah  diakui sebagai  pakaian nasional Indonesia.  Batik  telah  digunakan,  diproduksi  dan  mudah  ditemukan di  seluruh  pelosok  Indonesia  meskipun  pada  awalnya  masyarakat  Jawa  yang  pertama  kali memproduksi Batik. Ecoprint merupakan teknik yang menggunakan daun dari tanaman, dengan menggunakan desain yang indah dari segi warna, motif, dan bentuk pada kain. Batik Ecoprint yang  saat  ini  ada  di  Indonesia  saat  ini  cukup  dikenal  oleh  masyarakat.  Hal  ini  disebabkan bentuk  Batik  Ecoprint  yang  menarik  dan  unik.  Sehingga  banyak  orang  terutama  anak  muda, memburunya  sebagai  bahan  fashion.  Analisis  sentimen  adalah  proses  memahami  dan mengekstrak  serta  melakukan  pengolahan  data  secara  otomatis  berupa  teks  dan  dapat menghasilkan informasi sentimen yang tersirat di dalam sebuah kalimat. Adapun penelitian ini dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  ulasan  pelanggan  tentang  Ecoprint  Batik dan  ingin  mengevaluasi  Batik  Ecoprint  apa  yang  cukup  puas  dan  apakah  pelanggan mengetahui  bahwa  Ecoprint  Batik  ramah  lingkungan,  menggunakan  Naïve  Bayes  dan  KNN classifier. Sesuai dengan data tweet 5.736 sentimen positif dan 1.707 sentimen negatif, terlihat pembeli  batik  ecoprint  puas  dengan  produk  batik  ecoprint.  Selain  itu,  melihat  data  train sebanyak  17.197  tweet,  terdapat  39  tweet  yang  mengetahui  bahwa  batik  ecoprint  ramah lingkungan,  selebihnya  konsumen  batik  ecoprint  lebih  banyak  menulis  tentang  kualitas  batik ecoprint.
Kata kunc : batik ecoprint, naïve bayes, KNN, analisis sentimen

## Abstract
Batik is the national identity of the Indonesian people. Batik has also been recognized as  Indonesia's  national  dress.  Batik  has  been  used,  produced  and  found  in  all  corners  of Indonesia  even  though  it  was  originally  the  Javanese  people  who  were  the  first  to  produce Batik. Ecoprint is a technique that uses leaves from plants, using beautiful designs in terms of colors, motifs, and shapes on cloth. Ecoprint Batik which currently exists in Indonesia is well known  by  the  public.  This  is  due  to  the  attractive  and  unique  Batik  Ecoprint  model.  So  many people,  especially  young  people,  pursue  it  as  a  fashion  material.  Sentiment  analysis  is  the process  of  understanding  and  extracting  and  automatically  processing  text  data  and  can produce sentiments that are displayed in a sentence. The purpose of this research is to find out how  the  reviews  about  Ecoprint  Batik  and  what  customers  want  to  be  satisfied  with  Batik Ecoprint and whether customers know that Ecoprint Batik is environmentally friendly using the Naïve  Bayes  classifier.  In  accordance  with  tweet  data  of  5,736  positive  sentiments  and  1,707 negative sentiments, it can be seen that ecoprint batik buyers are satisfied with ecoprint batik products. In addition, looking at the train data as many as 17,197 tweets, there are 39 tweets that  know  that  ecoprint  batik  is  environmentally  friendly,  the  rest,  ecoprint  batik  consumers write more about the quality of ecoprint batik.
Keywords : ecoprint batik, naïve bayes, KNN, sentiment analysis.
1533 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933
is short and clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
Batik sangat melekat pada masyarakat Indonesia dan merupakan identitas nasional yang diakui sebagai pakaian nasional Indonesia. Batik telah ditemukan, diproduksi dan digunakan di seluruh  pelosok  Indonesia  meskipun  pada  awalnya  masyarakat  Jawa  yang  pertama  kali memproduksi  Batik.  Batik  adalah  ciri  khas  sosial  budaya  Indonesia.  Menurut  Gray  [1], Indonesia memiliki kelompok masyarakat yang memiliki kecakapan hidup seperti pandai emas, juru bicara, juru bahasa, pelukis dan pelukis batik. Hasibuan [2] menjelaskan batik adalah karya seni,  khususnya  di  Indonesia,  yaitu;  batik,  kain  tenun dan tekstil  yang  merupakan  cabang  seni dengan kualitas tinggi, serta mampu menampilkan identitas nasional yang unik.
Ecoprint merupakan teknik di mana daun dari tanaman menghasilkan desain yang indah dari  segi  warna  dan  motif  serta  menghasilkan  bentuk  pada  kain.  Dalam  pembuatan  Ecoprint, daun  dari  tumbuhan  dapat  disimpan  dalam  kain,  serta  mengalami  proses  pengukusan  atau perebusan  untuk  melepaskan  zat  warna  yang  terdapat  secara  alami  pada tumbuhan  [3].  Proses ini dapat menghasilkan motif daun atau bunga pada Batik [4]
Batik Ecoprint yang saat ini ada di Indonesia sudah populer. Hal ini dikarenakan Batik Ecoprint memiliki bentuk unik dan  menarik sehingga banyak orang terutama anak  muda  yang membelinya  dikarenakan  sedang  trend  di  dunia  fashion.  Di  beberapa  toko online terdapat banyak penjual yang memberikan berbagai penawaran mengenai produk Batik Ecoprint. Kherid [5]  melakukan  pengembangan  keanekaragaman  pada  tas  belanja  atau  tote  bag  dengan  teknik Ecoprint  sehingga  dapat  membantu  peningkatan  produktivitas  di  masyarakat.  Menurut Mardiana,  dkk  [6]  juga  melakukan  keanekaragaman  produk  Ecoprint  dan  menambah  peluang bisnis.  Menurut  Saptutyningsih  &  Kamiel  [7]  berupaya  melakukan  pengembangan  sektor ekonomi kreatif yang menghasilkan produk desain Ecoprint. Puspitasari [8] juga menghasilkan upaya pembentukan desa pendidikan batik dengan teknik Ecoprint di Solo, Indonesia.
Teknik Ecoprint dapat diartikan sebagai proses untuk memindahkan bentuk dan warna di media kain secara langsung [9]. Teknik Ecoprint dapat diterapkan menggunakan bahan yang memiliki serat alami seperti katun, kanvas, linen dan sutra. Namun tidak semua kain memiliki serat  alami  dengan  menghasilkan  motif  yang  sama.  Hal  ini  disebabkan  adanya  pemindahan pigmen  warna  tanaman  yang  tercetak  pada  kain  dan  memiliki  perbedaan  proses  penyerapan. Tanaman  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  Batik  Ecoprint  menggunakan  tanaman  dengan kepekaan  tinggi  terhadap  panas.  Sehingga  tanaman  tersebut  dapat  mempengaruhi  proses ekstraksi  pada  pigmen  warna  [10].  Berbagai  elemen  tanaman  dapat  digunakan  untuk  Teknik Ecoprint  seperti  daun,  batang,  bunga,  akar,  biji,  atau  kulit  kayu.  Batik  Ecoprint  dapat  diolah menjadi  tempat  tisu,  selendang,  baju,  tas,  kemeja,  kemeja,  dompet  maupun  barang  lain  yang dapat dijual. Proses pembuatan batik ecoprint memiliki perbedaan dalam hal penggunaan bahan kimia  jika  dibandingkan  dengan  pembuatan  batik  cap  atau  batik  tulis.  Batik  Ecoprint menggunakan  unsur  alam  atau  dapat  dikatakan  proses  pembuatan  tanpa  menggunakan  bahan sintetis atau kimia. Sehingga Ecoprint Batik dapat disebut dengan batik yang ramah lingkungan serta tidak menimbulkan pencemaran udara, air dan tanah [12].
Analisis  sentimen  memiliki  proses  ekstraksi,  mengolah  dan  memahami  data  teks  dan dilakukan secara otomatis untuk menghasilkan informasi berupa sentimen yang tersirat di dalam sebuah  kalimat.  Minimal  pengelompokan  analisis  sentimen  memiliki  2  kelompok  dalam penentuan sentimen, yaitu kelompok sentimen positif dan kelompok negatif. Analisis sentimen adalah  sebuah  model  klasifikasi  data  atau  pengelompokan  data  menggunakan  pendekatan pembelajaran terawasi di dalam pembelajaran mesin [13]. Terdapat teknik pembelajaran untuk analisis  sentimen  diantaranya  adalah  Naïve  Bayes  yang  berbasis  probabilistik.  Naïve  Bayes
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933 1534
merupakan metode sederhana namun memiliki akurasi dan kinerja tinggi dalam mengklasifikasi teks [14].
Twitter memiliki peran penting sebagai indikator tren yang terjadi, misalnya seperti saat pemilihan capres 2019. Sejak 2018 banyak trending topic di Twitter terkait capres 2019, meski beritanya  belum  pasti.  .  Dengan  tingginya  animo  netizen  untuk  menanggapi  berita  populer  di Indonesia,  mengundang  banyak  penelitian  berbasis  machine  learning,  text  mining,  artificial intelligence  untuk  mencoba  memanfaatkan  data  dari  media  Twitter.  Salah  satu  penelitian analisis  sentimen  menggunakan  machine  learning  dilakukan  pada  tahun  2016  oleh  Ghulam Asrofi dengan judul Analisis Sentimen pada Calon Gubernur di DKI Jakarta 2017 dan Devika M. D. untuk studi perbandingan analisis kinerja pada analisis sentimen [15,16].
Banyak  sekali  penelitian  yang  menggabungkan  metode  Naïve  Bayes  dan  K-NN Classifier,  yaitu  membahas  dua  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  diawasi:  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  dan  Naïve  Bayes  dan  memiliki  perbandingan  pada  prosesnya  dalam  hal akurasi,  presisi,  serta  nilai  recall  mereka  secara  keseluruhan.  [17].  Achmad  Bayhaqy  et.al melakukan  analisis  sentimen  terhadap  data  opini  pelanggan  e-commerce  di  Twitter  untuk mengelompokkan data opini pada kategori sentimen positif atau negatif menggunakan Decision Tree,  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  [18].  Dalam  [19]  mengimplementasikan  tiga algoritma  pembelajaran  mesin  sekaligus,  termasuk  Naive  Bayes,  Support  Vector  Machine (SVM)  dan  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  untuk  penemuan  kinerja  terbaik  dalam  melakukan analisis sentimen terkait opini di twitter mengenai "Virus Corona".
Penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Pratama  [20]  menyajikan  Analisis  Sentimen Indonesia  Commuter  Line  (KRL)  menggunakan  data  Twitter.  Sebagian  masyarakat mengungkapkan keluhannya terhadap angkutan umum, khususnya kepuasan layanan Commuter Line di Twitter. Kemudian penelitian oleh Zang [21] memperkenalkan beberapa ide dasar yang mendasari algoritma kNN, dan kemudian berfokus pada bagaimana melakukan pemodelan kNN dengan  dataset.  Selanjutnya  penelitian  oleh  Reda  [22]  menjelaskan  gambaran  lengkap  tentang perilaku  model,  dengan  menyajikan  ekstensi  probabilistic  dari  Precision,  Recall,  dan  skor  F1, yang  disebut  sebagai  Confidence-Precision  (cPrecision),  confidence-Recall  (cRecall),  dan confidenceF1 (cF1). Metrik yang diusulkan mengatasi beberapa tantangan yang dihadapi Ketika mengevaluasi  sistem  NLP  skala  besar,  khususnya  ketika  penetapan  skor  kepercayaan  model berdampak pada perilaku.
Saat ini sentiment analisis sudah banyak digunakan untuk mengelompokkan pendapat di media  social,  hanya  saja  belum  ada  penelitian  yang  menggunakan  sentiment  analisis  untuk mengelompokkan pendapat mengenai ketertarikan Batik, bahkan masih belum ada artikel yang mengupas lebih jauh mengenai pengetahuan pelanggan mengenai Ecoprint Batik.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  Ecoprint  Batik  ini  dilakukan  dalam  empat  proses  seperti  yang  digambarkan pada Gambar 1.
1535 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933
is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 1 Metode Penelitian

## 2.1   Pengumpulan Data
Pada  penelitian  Ecoprint  Batik  ini  kami  menggunakan  posting  Twitter  yang dikumpulkan  dari  perpustakaan  Twint.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mining  data menggunakan aturan sebagai berikut:
1. Postingan Twitter dikumpulkan sejak 1 Januari 2020 hingga 1 Januari 2021. 2. Semua postingan Twitter yang mengandung kata kunci “Batik Ecoprint”.

## 2.2   Pre-Processing
Karena  dataset  dikumpulkan  dari  posting  Twitter  yang  terdiri  dari  banyak  kata  kunci yang bervariasi, kita harus melakukan langkah pra-pemrosesan untuk menormalkan data. Pada langkah pertama, kami  melakukan proses pembersihan tweet. Kami menghapus duplikat tweet dan membersihkan URL dan gambar yang ada di tweet.

## 2.3   Analisis Sentimen
Setelah  melakukan  langkah  pra-pemrosesan,  kami  mengerjakan  perpustakaan  yang tersedia  untuk  analisis  teks  yaitu  Natural  Library  Language  Toolkit  (NLTK).  NLTK  adalah salah  satu  alat  paling  populer  di Natural  Language  Processing (NLP)  menggunakan  bahasa pemrograman  Python.  Toolkit  Bahasa  Alami  ini  sangat  mendukung  pemrosesan  bahasa  alami seperti klasifikasi, tokenization, stemming, tagging, parsing dll.

## 2.4   Ekstraksi Kata Teratas
Langkah ini digunakan untuk mengekstrak dan menganalisis fitur mana yang memiliki jumlah  paling  banyak  di  kelas  negatif  dan  positif.  Proses  ini  membagi  kalimat  menjadi  klausa satu  kata  dan  dua  kata.  Klausa  kata  yang  diekstraksi  mewakili  layanan.  Klausa  kata  teratas dalam  sentimen  negatif  menunjukkan  bahwa  layanan  tidak  memuaskan  pelanggan  dan  perlu ditingkatkan, sedangkan klausa kata teratas dalam sentimen positif menunjukkan bahwa layanan perlu dipertahankan.

## Pengumpulan Data
(Hasil Tweet crawling)

## Langkah Pre-processing
(Menghapus data yang tidak dibutuhkan)

## Langkah Analisis Sentimen
(Menggunakan Microsoft Text Analytics)
Ekstraksi Kata Teratas

## Pengembangan Model Klasifikasi
(Naive Bayes, KNN Classifier)
Evaluasi dan Validasi
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933 1536

## 2.5.   Pengembangan Model Klasifikasi
Langkah ini digunakan untuk mengekstrak dan menganalisis fitur mana yang memiliki jumlah  paling  banyak  di  kelas  negatif  dan  positif.  Proses  ini  membagi  kalimat  menjadi  klausa satu  kata  dan  dua  kata.  Klausa  kata  yang  diekstraksi  mewakili  layanan.  Klausa  kata  teratas dalam  sentimen  negatif  menunjukkan  bahwa  layanan  tidak  memuaskan  pelanggan  dan  perlu ditingkatkan, sedangkan klausa kata teratas dalam sentimen positif menunjukkan bahwa layanan perlu dipertahankan.

## 2.6   Evaluasi dan Validasi
Evaluasi  kinerja  Analisis  Sentimen  Batik  Ecoprint  dilakukan  dengan  melakukan pengujian hasil klasifikasi dengan melakukan pengukuran nilai kebenaran yang didapatkan dari sistem. Parameter yang dapat digunakan untuk melakukan pengukuran pada nilai kebenaran dan disebut akurasi. Akurasi diperoleh dari hasil perhitungan yang ditunjukkan pada Persamaan 1.
…………………………………………………….(1)
Semua  parameter  akurasi  diperoleh  dari  matriks  Precision  dan  Recall  yang  dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Untuk Perhitungan Precision dan Recall pada
Data Batik Ecoprint [17] Relevan Tidak Relevan Data dapat Ditemukan True Positive (TP) False Positive (FP) Data Tidak dapat Ditemukan False Negative (FN) True Negative (TN)
Proses validasi data latih untuk menunjang analisis sentiment Batik Ecoprint digunakan untuk peningkatan nilai akurasi dari sistem. Proses validasi ini dapat menghasilkan batasan dan bobot yang tepat serta melakukan pembagian ketiga kelas sentimen secara adil sehingga akurasi dapat ditingkatkan.

## 3. HASIL DAN PEMAHASAN

## 3.1.   Pre-Processing dan Analisis Sentimen
Kami  mengumpulkan  31.962  tweet  dari  1  Januari  2019  yang  mengandung  kata  kunci “Batik Eco Print”, “Batik Eco-Print”, dan “Batik Ecoprint”. Setelah mengumpulkan data, kami melakukan  langkah  pra-pemrosesan  dengan  menghapus  data  yang  tidak  diinginkan.  Langkah pra-pemrosesan  berhasil  menghapus  748  yang  Natural  Language  Toolkit  (NLTK)  dengan Python untuk memberi label untuk setiap data. Proses ini memperoleh 24.519 sentimen netral, 5.736  sentimen  positif  dan  1.707  sentimen  negatif  mengingat  banyaknya  skor  sentimen  yang diberikan  oleh  NLTK.  Hasil  ini  diilustrasikan  pada  Gambar.  2.  Contoh  tweet  berlabel digambarkan pada Tabel 2.
1537 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933
is short and clear, implies research results (First Author)

## Tabel 2. Pemberian Label Tweet Batik Ecoprint
Tweet Label
Indonesia  dan  khususnya  Jawa  Timur  memiliki  bentang  alam  yang  indah dengan  banyak  sumber  daya  alam  dan  manusia.  Selain  batik  ada  teknik pengolahan kain yang disebut batik ecoprint yang sering digunakan orang dan sangat  cantik.  Metode  ini  menggunakan  tumbuhan  sebagai  pewarna  alami Wajah tersenyum dengan 3 hati. Positif Kain celup tangan/kain cetak per yard/kain batik/kain adire Nigeria/katun/kain batik/kain biru putih batik ecoprint Netral TIdak Puas dengan batik ecoprint dengan motif kupu-kupu di taman Negatif
Gambar 2. Sentimen Populasi Ecoprint Batik
Skor  Sentimen  untuk  proses  pelabelan  ditunjukkan  pada  tabel  2.  Penelitian  ini memberikan bobot tweet positif, netral dan negatif yang dapat menentukan independensi atribut sehingga probabilitas setiap atribut dapat ditentukan lebih akurat.
Tabel 3. Skor Sentimen Untuk Proses Pelabelan Label Skor Positif 0 sampai dengan 0.5 Netral Sama dengan 0.5 Negatif Lebih Dari 0.5 sampai dengan 1
Gambar 3. Jumlah Data Uji dan Data Latih Ecoprint Batik
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933 1538
Untuk  memberikan  evaluasi  dan  validasi  model,  diperlukan  data  test  dan  data  train. Kami mengumpulkan 31,962 tweet sebagai uji data dan kami memberikan skor untuk data train seperti 17,197 tweet yang diilustrasikan pada Gambar. 3.

## 3.2 Ekstraksi Kata Teratas
Pada tahap  ini, tim  peneliti  melakukan  ekstraksi  sentimen  positif dan  negative  dengan jumlah  paling  banyak  (Teratas).  Proses  ekstraksi  ini  dilakukan  dengan  menentukan  jumlah sentimen  tertinggi  baik  sentimen  positif  maupun  negatif.  Sentimen  negatif  digali  untuk menentukan jumlah pembeli yang memberikan kesan negative setelah membeli Batik Ecoprint. Sentimen  positif  juga  digali  untuk  menentukan  jumlah  pembeli  yang  memiliki  kesann  positif terhadap Batik Ecoprint. Hasil dari langkah ini diilustrasikan pada Tabel 4 dengan memberikan hasil  sentiment  kata  negative  teratas  dan  Tabel  5  dengan  memberikan  hasil  sentiment  kata positif teratas.
Tabel 4. Hasil Sentimen Kata Negatif Teratas Kata Kunci Skor Tidak Senang 31 Tidak Puas 17 Batik Jelek 8 Tabel 5. Hasil Sentimen Kata Positif Teratas Kata Kunci Skor Love Batik 583 Senang (Happi) 74 Terima Kasih (Thank) 31
Gambar 4. Word Cloud Ecoprint Batik
Word  cloud  merupakan  kumpulan  kata  yang  mewakili  tingkat  kemunculan  kata  yang tersimpan dalam metadata tweet tentang ecoprint batik, yang dapat dilihat pada Gambar 4.

## 3.3.   Pengembangan Model Klasifikasi
Setelah memberi label pada setiap data dan menganalisisnya, kami  menggunakan data berlabel  untuk  mengembangkan  model  klasifikasi.  Model  ini  digunakan  untuk  memprediksi data  baru.  Kami  menerapkan  pendekatan  pembelajaran  mesin  untuk  mengembangkan  model klasifikasi terbaik. Dalam penelitian ini, kami menggunakan pengklasifikasi Naïve Bayes dan k- nn  yang  digunakan.  Untuk  melakukan  evaluasi  kinerja  masing-masing  model,  kami menggunakan  perhitungan  presisi,  recall  dan  f1-score.  Parameter  ini  sering  digunakan  untuk
1539 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933
is short and clear, implies research results (First Author)
memvalidasi  kinerja  model  klasifikasi  dan  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam  kasus  klasifikasi teks.
Dalam hasil percobaan kami, kami mencapai evaluasi kinerja seperti yang ditunjukkan pada Gambar. 3. Hasil perbandingan masing-masing algoritma juga ditunjukkan pada Gambar. 5. Dari hasil evaluasi kinerja, presisi pengklasifikasi KNN 76%, recall 76% dan f1-score sebesar 74%. Terakhir, Naïve Bayes memperoleh presisi 85%, recall 88% dan f1-score 88%.
Gambar 5. Hasil Klasifikasi setiap Model
Berdasarkan  hasil  sentimen  yang  digambarkan  pada  Gambar  2,  kami  menyimpulkan bahwa sebagian besar angka sentimen adalah sentimen netral. Pada Tabel 4 terdapat tiga kalimat paling  positif  yaitu  menggunakan  kata  kunci  “Cinta  Batik”  sebanyak  583  kata,  “Senang” sebanyak 74 kata dan “Terima Kasih” sebanyak 31 kata. Sedangkan pada Tabel 3 terdapat tiga kata kunci teratas yang menunjukkan sentimen negatif dengan menggunakan kata kunci “tidak senang” sebanyak 31 kata, “Tidak puas” sebanyak 17 kata dan “Batik Buruk” sebanyak 8 kata, dimana tiga kata kunci sentimen negatif tidak dapat ditampilkan di cloud dunia pada Gambar 4 karena  jumlah  sentimen  negatif  terlalu  kecil  jika  dibandingkan  dengan  sentimen  positif  dan sentimen netral.

## 4. KESIMPULAN
Sesuai  dengan  data  tweet  5.736  sentimen  positif  dan  1.707  sentimen  negatif,  terlihat pembeli  batik  ecoprint  puas  dengan  produk  batik  ecoprint.  Selain  itu,  melihat  data  train sebanyak  17.197  tweet,  terdapat  39  tweet  yang  mengetahui  bahwa  batik  ecoprint  ramah lingkungan,  selebihnya  konsumen  batik  ecoprint  lebih  banyak  menulis  tentang  kualitas  batik ecoprint.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  dapat  disimpulkan  bahwa  Naïve  Bayes  memperoleh  skor tertinggi  pada  presisi,  recall,  dan  f1-score  masing-masing  sebesar  85%,  88%,  dan  88%. Sedangkan k-nn classifier menghasilkan presisi, recall dan fi-score masing-masing sebesar 76%, 76%  dan  74%.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  Naïve  Bayes  dapat  menghasilkan analisis  sentiment  lebih  baik  bila  dibandingkan  dengan  metode  K-NN  dalam  hal mengelompokkan kalimat positif dan kalimat negative pada Ecoprint Batik.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933 1540

## 5. SARAN
Dalam  pekerjaan  penelitian  ini,  kami  mengusulkan  analisis  intelijen  bisnis menggunakan  metode  analisis  sentimen  berdasarkan  ulasan  pelanggan.  Kami  memilih  studi kasus Ecoprint Batik dalam penelitian kami. Skema analisis sentimen yang kami usulkan terdiri dari  pra-pemrosesan,  analisis  sentimen,  ekstraksi  kata  atas,  dan  pengembangan  model klasifikasi.
Dalam hasil eksperimen, kami mencapai angka sentimen positif 5.736, angka sentimen netral  24.519  dan  angka  sentimen  negatif  17.197.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  kami menyimpulkan  bahwa  sebagian  besar  konsumen  Ecoprint  Batik  puas  dengan  Ecoprint  Batik mengingat jumlah sentimen netral. Dalam penelitian ini, kami juga mengembangkan algoritma klasifikasi  untuk  memprediksi  analisis  sentimen  dari  data  baru.  Kami  menggunakan  Naïve Bayes, dan k-nn classifier sebagai classifier. Penelitian eksperimental ini menyimpulkan bahwa naïve  Bayes  adalah  pengklasifikasi  terbaik  dalam  kasus  klasifikasi  Batik  Ecoprint.  Untuk penelitian selanjutnya, perlu dilakukan metode data balancing untuk meningkatkan performansi model klasifikasi. Selanjutnya pada tahap ekstraksi kata kunci masih ditemukan beberapa kata kunci  yang  tulisannya  mirip  dengan  “batik  ecoprint”;  "batik  ecoprint";  hanya  “ecoprint”,  dan untuk penelitian ini kami memasukkan kata kunci tersebut. Oleh karena itu, kami menyarankan untuk  penelitian  selanjutnya  untuk  melakukan  proses  penyaringan  yang  lebih  detail  untuk membedakan kata kunci yang ambigu tersebut agar menghasilkan ekstraksi yang lebih valid.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim  Peneliti  berterima  kasih  kepada  Universitas Wijaya  Kusuma  Surabaya  yang  telah mendukung kepada tim peneliti sehingga artikel ini dapat dipublikasikan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gray,  N.  H.  2010. Bahasa,  Batik,  and  Bargaining:  An  Exploratory  Study  of  The Negotiation  Styles  and  Behaviors  of  Indonesian  Managers.  Journal  of  Transnational Management , 15(3), pp. 215- 228. 2010.
[2] Hasibuan,  S.,  Hidayati,  J.  2018. The  Integration  of  Cleaner  Production  Innovation  and Creativity  for  Supply  Chain  Sustainability  of  Bogor  Batik  SMEs.  International  Journal and Manufacturing Engineering 12(5), 679, 2018.
[3] Bohr,  S.  2020. What  is  Eco-printing? https://www.sharlenebohr.com/my-technique Diakses Tanggal 5 Desember 2020.
[4] Puspitasari, N. 2019. Membentuk Kampung Edukasi Ecoprint Melalui Pelatihan Ecoprint Masyarakat Solo Raya. Jurnal Sainstech , 6(1), 34–39. 2019.
[5] Kherid,  Z.  Y.  2019. Pelatihan  Membuat  Tas  Belanja  Kain  (Tote  Bag)  Dengan  Teknik “Ecoprint”  Menggunakan  Pewarna  Alam  Bagi  Peserta  Paket  A  Pkbm  Karya  Ummat
Jakarta Barat Tahun 2019 . Dokumentasi Kegiatan P2M 2019. doi: 10.13140/RG.2.2.16714.59841.
1541 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933
is short and clear, implies research results (First Author)
[6] Mardiana,  T.,  Warsiki,  A.  Y.  N.,  &  Heriningsih,  S.  2020. Menciptakan  Peluang  Usaha Ecoprint  Berbasis  Potensi  Desa  Dengan  Metode  Rra  dan  Pra. KoPeN:  Konferensi Pendidikan Nasional, 2(1), 282–288.
[7] Saptutyningsih,  E.,  &  Kamiel,  B.  P.  2019. Pemanfaatan  Bahan  Alami  Untuk Pengembangan  Ecoprint  Dalam  Mendukung  Ekonomi  Kreatif.  Prosiding  Seminar Nasional Unimus, 2(0). Retrieved from http://prosiding.unimus.ac.id/index.php/semnas/article/view/396.
[8] Puspitasari, N. 2019. Membentuk Kampung Edukasi Ecoprint Melalui Pelatihan Ecoprint Masyarakat Solo Raya. Jurnal Sainstech, 6(1), 34–39. 2019.
[9] Flint,  I.  2008. Eco  Colour:  Botanical  Dyes  for  Beautiful  Textiles .  United  States: Interweave Press Publisher.
[10]  Wirawan,  B.  D.  S.  and  Alvin,  M.  2019. Teknik  Pewarnaan  Alam  Eco  Print  Daun  Ubi Dengan  Penggunaan  Fiksator  Kapur,  Tawas  dan  Tunjung,  Jurnal  Litbang  Kota Pekalongan , 17, pp. 1–5. 2019.
[11]  Prilosadoso,  B.  H.  2019. Pengembangan  Potensi  Masyarakat  Melalui  Industri  Kreatif Sebagai  Rintisan  Desa  Wisata  di  Desa  Kundisari,  Kedu,  Temanggung ‟ ,  Abdi  Seni. Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat ISI Surakarta , 10(1), pp. 1–12. 2019.
[12]  T Rahayuningsih1, *, F S Rejeki1, E R Wedowati1 and D Widhowati. 2019. Exploration Source  of  Natural  Dyes  For  Batik  From  Fresh  and  Fallen  Leaves.  IOP  Conf.  Series: Earth and Environmental Science . IOP Publishing. doi:10.1088/1755-
1315/230/1/012081. 2019.
[13]  Liu,  B.  2010. Handbook  of  Natural  Language  Processing,  Chapter  Sentiment  Analysis and Analysis, 2nd Edition . Chapman & Hall / CRC Press.
[14]  Routray,  P.,  Swain,  C.  K.  &  Mishra,  S.  P.  2013. A  Survey  on  Sentiment  Analysis. International Journal of Computer Applications , Agustus, 70(10), pp. 1-8. 2013.
[15]  D, D. M., Sunitha C dan Ganesh, A. 2016. Sentiment Analysis : A Comparative Study On Different  Approaches.  Procedia  -  Procedia  Computer  Science. The  Author(s),  87,  hal. 44–49. doi: 10.1016/j.procs.2016.05.124.
[16]  Indriani,  A.  2014. Klasifikasi  Data  Forum  Metode  Naïve  Bayes  Classifier. Int.  Conf. Informatics .
[17]  Lopamudra Dey, Sanjay Chakraborty, Anuraag Biswas, Beepa Bose, Sweta Tiwari. 2016. Sentiment  Analysis  of  Review  Datasets  Using  Naïve  Bayes‘  and  K-NN  Classifier.  July 2016. International Journal of Information Engineering and Electronic Business 8(4):54- 62. DOI: 10.5815/ijieeb.2016.04.07.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1532-1542 E-ISSN 2503-2933 1542
[18]  Bayhaqy,  Achmad.,  Sfenrianto,  S.,  Nainggolan,  K.,  2018. Sentiment  Analysis  About ECommerce  from  Tweets  Using  Decision  Tree,  K-Nearest  Neighbor,  and  Naïve  Bayes. International Conference on Orange Technologies (ICOT), 1-6. 2018.
[19]  Ricky  Risnantoyo,  Arifin  Nugroho  &  Kresna  Mandara.  2020. Sentiment  Analysis  on Corona  Virus  Pandemic  Using  Machine  Learning  Algorithm”.  JITE  (Journal  of Informatics and Telecommunication Engineering) .
[20]  M. O. Pratama, W. Satyawan, R. Jannati, B. Pamungkas, Raspiani, M. E. Syahputra and I. Neforawati, 2019. The Sentiment Analysis of Indonesia Commuter Line Using Machine Learning Based On Twitter Data, International Conference of Computer and Informatics Engineering (IC2IE).
[21]  Zhongheng  Zhang.  2016. Introduction  to  Machine  Learning:  K-nearest  Neighbors . Annals of Translational Medicine 4(11):218-218. DOI: 10.21037/atm.2016.03.37.
[22]  Reda  Yacouby,  Dustin  Axman.  2020. Probabilistic  Extension  of  Precision,  Recall,  and F1  Score  for  More  Thorough  Evaluation  of  Classification  Models . Proceedings  of  the First Workshop on Evaluation and Comparison of NLP Systems (Eval4NLP), pages 79– 91, November 20, 2020. c 2020 Association for Computational Linguistics.