Finki Dona Marleny 1) , Mambang 2)
1) Sistem Informasi Universitas Sari Mulia
2) Teknologi Informasi Universitas Sari Mulia Jl. Pramuka No.2 Banjarmasin
e-mail: finkidona@unism.ac.id 1) , mambang@unism.ac.id 2)

## ABSTRAK
Aplikasi perpesanan sederhana lintas platform yang memungkinkan untuk bertukar pesan, mulai dari pesan teks, gambar, video, serta panggilan video dan panggilan cepat tanpa biaya banyak digunakan oleh pengguna di Indonesia, salah satunya adalah Aplikasi Whatsapp. Platform tersebut banyak digunakan dan diminati semua kalangan, dalam percakapan pribadi maupun percakapan grup. Percakapan yang di dominasi dengan menggunakan pesan teks sangat memungkinkan terjadinya kesalahan  pengetikan  dalam pengiriman pesan yang mengakibatkan kesalahan  persepsi pembaca  pesan  tersebut.  Berdasarkan  kesalahan  pengiriman  pesan  dan  kesalahan  dalam  pengetikan  pesan  teks pengguna  platform  tersebut  maka  akan  dilakukan  analisa  pengguna  aplikasi Whatsapp  di  lingkungan  Universitas XYZ menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes dan KNN terhadap kesalahan mengirim pesan teks.  Dari  data  yang  di  dapat  yaitu  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  mendapatkan  akurasi sebesar 75%, sedangkan klasifikasi menggunakan algoritma KNN mendapatkan akurasi sebesar 66,7%. Dari hasil klasifikasi tersebut performa algoritma Naïve Bayes lebih besar dari pada performa algoritma KNN.
Kata Kunci: Whatsapp, pesan, klasifikasi, KNN, Naïve Bayes

## ABSTRACT
A simple cross-platform messaging application that allows you to exchange messages, ranging from text, picture, video, and speed-dialing messages without cost, is widely used by Users in Indonesia, one of which is the Whatsapp Application.  The  platform  is  widely  used  and  sought  after  in  all  walks  of  life,  in  private  conversations  and  group conversations. Discussions that are dominated by using text messages are very likely typographical errors in sending messages that use the reader 's misperception of the message. Based on the mistake of sending messages and errors in  typing  text  messages  on  this  user  platform,  this  study  will  analyze  the  Whatsapp  application  in XYZ  University environment using classification methods with the Naïve Bayes algorithm and KNN on text message sending messages. From the data that can be studied, the results of classification using the Naïve Bayes algorithm get an accuracy of 75%,  while  the  classification  using  the  KNN  algorithm  gets  an  accuracy  of  66.7%.  From  the  results  of  this classification, the performance of the Naïve Bayes algorithm is higher than the performance of the KNN algorithm.
Keywords: Whatsapp, messaging, classification, KNN, Naïve Bayes.

## I. P ENDAHULUAN
ebutuhan akan perpesanan sederhana lintas platform yang memungkinkan untuk bertukar pesan, mulai  dari  pesan  teks,  gambar,  video,  serta  panggilan  video  dan  panggilan  cepat  tanpa  biaya merupakan kebutuhan yang tidak dapat dipisahkan bagi masyarakat era revolusi industri 4.0 saat ini, dimana biaya yang di bebankan tidak berupa biaya pulsa seperti pada layanan Short Message Service (SMS),  dimana  penggunaan  aplikasi  pesan  lintas  platform  atau  sering  disebut  aplikasi  perpesanan menggunakan layanan data untuk berkirim pesan yang menjadi tren baru seiring era smartphone . Banyak jenis dari Aplikasi chat yang di tawarkan dan memiliki fitur-fitur yang beragam, salah satu yang paling popular digunakan di Indonesia adalah Whatsapp [1],  dengan kemudahan yang di tawarkan banyak pengguna aplikasi chatting di Indonesia memilih menggunakan Whatsapp baik untuk percakapan pribadi

## ANALISIS PENGGUNA WHATSAPP TERHADAP KESALAHAN MENGIRIM PESAN TEKS MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI
K
maupun  untuk  percakapan  grup,  dalam  hal  ini  aplikasi  tersebut  memiliki  keunggulan  dan  kelemahan tersendiri,  contohnya  pada  analisis  beberapa  responden  sebenarnya  tidak  suka  berada  di  grup  whatsapp tertentu,  namun  karena  alasan  yang  beragam tidak  dapat  meninggalkan percakapan  grup  tersebut,  selain tentang privasi dan keamanan.
Beberapa  kelemahan  dalam  aplikasi  whatsapp  adalah  dalam  kesalahan  pengiriman  pesan  teks  dan kesalahan pengetikan pada saat mengetik serta mengirimkan pesan, karena pada aplikasi whatsapp tidak memiliki fitur untuk memperbarui pesan yang salah dalam pengetikannya, sehingga pesan yang salah dalam pengetikan hurufnya hanya dapat di hapus keseluruhan pesan yang  telah dikirimkan hal ini mendapatkan respon yang beragam dari responden.
Analisis  sentimen  yang  juga  sering  disebut  sebagai opinion  mining adalah  rangkaian  rangkaian proses dalam memberikan informasi dan hasil dari olahan suatu sistem yang difungsikan untuk mengklasifikasi antara kategori positif dan negatif pada keseluruhan sentimen yang dinyatakan dalam tiap dokumen [2]. Pemikiran  umum  text  mining  merupakan  untuk  mengetahui  bagaimana  cakupan  atau  topik  dari permasalahan  dalam  teks  [3].  Secara  esensial  Text  mining  sangat  penting  dalam  melakukan  analisis sentimen sebagai identifikasi terhadap emosional suatu pernyataan, sehingga banyak studi yang mengkaji dan menganalisis sentiment yang dilakukan sesuai dengan kategori yang akan diteliti [4]. Algoritma Naïve Bayes yang menggunakan teknik pembelajaran mesin berbasis probabilistik memiliki hasil  pengukuran  dengan  nilai  yang  mendekati  akurat  dapat  lebih  baik  dalam  mengklasifikasi  serta performansi yang tinggi baik digunakan dalam pengklasifikasian[5] k-Nearest Neighbor (kNN) termasuk kelompok instance-based  learning yang  dapat  digunakan  untuk proses  klasifikasi.  Algoritma  ini  mudah membaca data kelompok menjadi salah satu teknik lazy learning . kNN diperoleh dengan mencari kelompok k objek di dalam data training yang paling mirip kedekatannya  dengan objek pada data testing [6]. Selanjutnya  akan  dilakukan  analisa  terhadap  pengguna  whatsapp  di  lingkungan  Universitas  XYZ menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes dan KNN terhadap kesalahan mengirim pesan teks.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  analisis  pengguna  Whatsapp  ini  berupa  opini  tentang  pengguna  aplikasi Whatsapp  dalam  kesalahan  mengirim  pesan  pada  pesan  pribadi  dan  percakapan  grup.  Dari  data  yang tersedia, diambil sebanyak 150 peserta grup Whatsapp yang aktif di dalam percakapan grup tersebut. Opini yang digunakan yaitu 200 opini yang di klasifikasikan berupa 100 opini positif dan 100 opini negatif, data percakapan yang digunakan untuk proses klasifikasi adalah data percakapan grup selama satu tahun. Data yang  digunakan  berupa  data  untuk  pembelajaran  mesin  dan  data  uji  untuk  evaluasi  kinerja pengklasifikasian.
Berikut tahapan untuk analisis pengguna Whatsapp adalah: 1. Tahap pre-processing data
Pada tahapan ini, data percakapan grup selama satu tahun dikumpulkan untuk dapat dimasukan ke dalam aturan dalam klasifikasi, tahapan awal data mentah dilakukan proses tokenizer, stemming, serta stopwords . Hasil  dari  tahapan  ini  menghasilkan  fitur  yang  digunakan  sebagai  data  pembelajaran  mesin  oleh  Naïve Bayes dan kNN.

## 2. Tahap seleksi dengan fitur Chi Square
Selanjutnya  tahapan  seleksi  dapat  menggunakan  seleksi  fitur Chi  Square .  Langkah  awal  yang dilakukan adalah dengan menentukan tabel kontingensi pada masing-masing fitur dengan menghitung nilai seleksi fitur Chi Square dengan persamaan berikut [7]):
(1)
pegamatan kebersesuaian ( goodness of fit ) menggunakan seleksi fitur Chi Square dari setiap kategori. Uji Chi Square dalam statistika di aplikasikan untuk menguji independensi dari 2 (dua) peristiwa. Sedangkan pada seleksi fitur berdasarkan teori statistika, dua peristiwa tersebut di antaranya adalah kemunculan dari fitur dan dari kategori.
Tabel 1. Tabel Kontingensi Seleksi Fitur Chi  Square
Langkah terakhir dalam tahapan seleksi yaitu mengurutkan semua hasil dari perhitungan seleksi fitur dari urutan yang terbesar sampai yang terkecil. Proses penghapusan fitur dilakukan apabila dalam penerimaan hipotesis independen terpenuhi.
3. Tahap klasifikasi data Pada tahap klasifikasi data menggunakan Naïve Bayes dan kNN
4. Tahap evaluasi kinerja sistem Dalam tahapan melakukan evaluasi sistem, perhitungan menggunakan tabel kontingensi [7] yang diberikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Kontingensi Evaluasi Kinerja Sistem

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Data  sebanyak  200  opini  yang  digunakan  terdiri  dari  100  opini  positif  dan  100  opini  negatif. Sebagai data latih digunakan sebanyak 100 data yaitu data yang terbagi masing-masing 50 opini positif dan 50 opini negatif.

## 3.1. Hasil evaluasi kinerja sistem Algoritma Naïve Bayes
Hasil dari klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes mendapatkan nilai akurasi sebesar 75%, berikut gambaran tahap evaluasi sistem menggunakan table kontingensi.
Tabel 3. Positive_predictive_value: unknown (positive class: Tidak)
Tabel 4. Negative_predictive_value : 75.00% (positive class: Tidak)
Tabel 6. Recall: 0.00% (positive class: Tidak)

## 3.2. Hasil evaluasi kinerja sistem Algoritma kNN
Tabel 7. Precision (positive class: Tidak)
Tabel 8. Recall : (positive class: Tidak) Table 9. Positive_predictive_value : 0.00% (positive class: Tidak)
Tabel 10. Negative_predictive_value : 66.67% (positive class: Tidak)

## IV. KESIMPULAN
Analisis pengguna Whasapp yang dilakukan dalam proses klasifikasi setelah melewati tahapan pengujian dan pelatihan data, serta  evaluasi maka dapat  disimpulkan pada penggunaan Metode Naive Bayes  dapat dipilih sebagai metode klasifikasi pada karakteristik data dikarenakan prosesnya yang sederhana dan akurat, dapat mengoptimalkan hasil dari klasifikasi. Dengan Jumlah data sebanyak 200 data nilai rata-rata akurasi yang  didapat  sebesar  75%.  Di  bandingkan  menggunakan  metode  klasifikasi  lainnya  yaitu  kNN  yang
memiliki akurasi sebesar 66,7%, maka metode Naïve Bayes dapat digunakan pada karakteristik data serupa. Adapun  faktor  yang  menjadi  penghambat  dan  mempengaruhi  hasil  dari  akurasi,  yaitu  data  latih  yang kurang kompleks karena jumlah pengguna didalam grup tersebut tidak terlalu banyak pengguna aktif dan penyebaran dari jenis kata yang tidak merata dengan kata lain serta jumlah dari jenis kata tertentu pada data latih  dokumen  yang  positif  digunakan  tidak  sama  dan  kurang  seimbang  dikarenakan  ada  dominasi percakapan yang dilakukan dari beberapa pengguna saja, sebaiknya percakapan lebih beragam dan tidak didominasi salah satu pengguna tertentu.
D AFTAR P USTAKA
[1]  K. Nistanto, "Negara dengan Jumlah Pengguna WhatsApp Terbanyak di Dunia," Kompas, 17 November 2016.
[2]  Hidayat,  Andi  Nurul.  "Analisis  Sentimen  Terhadap  Wacana  Politik  Pada  Media  Masa  Online  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine Dan Naive Bayes." Jurnal Elektronik Sistem Informasi dan Komputer 1.1 (2015): 12-18.
[3]  Maning, C., Raghavan, P. & Schutze, H.,2008. Introduction to Information Retrieval. London: Cambridge University Press
[4]  Zhang,  L.,  Ghosh,  R.,  Dekhil,  M.,  Hsu,  M.  &  Liu,B.,  2011. Combining  Lexiconbased  and  Learning-based  Methods  forTwitter  Sentiment Analysis, Chicago: Hewlett-Packard Development Company, L.P
[5]  Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. 2011. Data Mining: Practical Machine Learning and Tools. Burlington : Morgan Kaufmann Publisher
[6]  Vercellis, Carlo. 2009. Business Intelligent: Data Mining and Optimization for Decision Making. Southern Gate, Chichester, West Sussex : John Willey & Sons, Ltd
[7]  Virtanen, Seppo, and Mark Girolami. "Precision-Recall Balanced Topic Modelling." Advances in Neural Information Processing Systems. 2019.