## Abstrak
Moda  raya  terpadu  (MRT)  merupakan  moda transportasi  terbaru  yang  ada  di  ibukota  untuk mengatasi  kemacetan.  Jalur  MRT  terdiri  dari  16  rute yang  berada  di  area-area  strategis  seperti  pusat perkantoran,  pebelanjaan  serta  daerah  pemukiman. Untuk melihat opini masyarakat Jakarta terkait dengan baru beroperasinya MRT maka dilakukan analisis opini masyarakat  Jakarta  berdasarkan  laman  social  media masyarakat  khususnya twitter .  Opini  ini  digunakan untuk  melihat  analisis  sentimen  (positif,  netral  dan negatif)  dari  masyarakat  kota  Jakarta  terkait keberadaan MRT yang baru beroperasi. Hasil sentimen ini  dapat  digunakan  untuk  melihat  pandangan masyarakat  Jakarta  terkait  layanan  moda  transportasi darat  baru  yang  disediakan  oleh  pemerintah.  Metode yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma machine  learning klasifikasi,  yaitu  Naïve  Bayes. Dataset  terdiri  dari  2268 tweet masyarakat  Jakarta. Dilakukan exploratory  data  analysis (EDA)  untuk melihat  sentimen  masyarakat.  Diperoleh  bahwa persentase  sentimen  positif  (48,8%),  sentimen  negatif (22.4%) dan netral (28.8%). Dataset yang sudah clean dibagi  menjadi  data training dan testing .  Pada  data training diaplikasikan  algoritma machine  learning untuk  memperoleh  model  klasifikasi  dan  menentukan nilai  akurasi.  Diperoleh  model  analisis text  mining dengan Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 76,21%.
Kata Kunci: Machine learnin g , Naïve Bayer, MRT

## Abstract
The  integrated  highway  (MRT)  is  the  newest  mode  of transportation  in  the  capital  to  overcome  congestion.
The MRT line consists of 16 routes located in strategic areas  such  as  office  centers,  shopping  and  residential areas.  To  see  the  opinion  of  the  people  of  Jakarta related to the new operation of the MRT, the opinion of the  people  of  Jakarta  is  analyzed  based  on  the community's  social  media  pages,  especially  Twitter. This  opinion  is  used  to  look  at  the  sentiment  analysis (positive, neutral and negative) of the people of Jakarta regarding the existence of the new MRT operating. The results of this sentiment can be used to see the views of the  people  of  Jakarta  regarding  the  new  land transportation  services  provided  by  the  government. The  method  used  in  this  research  is a  classification machine learning algorithm, namely Naïve Bayes. The dataset  consists  of  2268  tweets  from  the  people  of Jakarta.  An  exploratory  data  analysis  (EDA)  was conducted to see public sentiment. It was found that the percentage  of  positive  sentiment  (48.8%),  negative sentiment  (22.4%)  and  neutral  (28.8%).  The  clean dataset is divided into training and testing data. In the training data, machine learning algorithms are applied to  obtain  a  classification  model  and  determine  the accuracy  value.  The  analytical  model  using  Naïve Bayes has an accuracy of 76.21%.
Keyword: Machine learnin g , Naïve Bayer, MRT

## I. PENDAHULUAN
Kemacetan  merupakan  permasalahan  yang terjadi  di  kota-kota  besar,  salah  satunya  yaitu Jakarta,  ibukota  Indonesia.  Bertambahnya  jumlah penduduk  (urbanisasi)  di  Jakarta  mendorong masyarakatnya
menggunakan berbagai
E-ISSN: 2775-4669 Volume 2, Nomor 1, Februari 2022

## Analisis Sentimen pada Sosial Media Twitter terhadap MRT Jakarta Menggunakan Machine Learning
Dina Agustina 1 , Fitri Rahmah 2
Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Padang 1
Jln. Prof. Dr. Hamka Air Tawar Padang 1 Ilmu Ekonomi, Ekonomi,Universitas Andalas, Padang 2 dinagustina@fmipa.unp.ac.id 1 , fitrirahmah26@yahoo.com 2
Diterima: 22 Dec 2021 | Direvisi: 19 Jan 2022 Disetujui: 20 Jan 2022 | Dipublikasi: 16 Mar 2022
E-ISSN: 2775-4669
transportasi  untuk  mobilisasi.  Pada  umumnya masyarakat kota cenderung menggunakan kendaraan  pribadi  yang  menyebabkan  volume kendaraan  semakin  banyak  yang  memicu terjadinya kemacetan. Penyediaan layanan transportasi  yang  nyaman,  mudah,  murah  serta terjangkau  menjadi  salah  satu  solusi  yang ditawarkan  oleh  pemerintah  untuk  mengurangi volume  kendaraan  pribadi  sehingga  angka kemacetan  dapat  ditekan.  Pemerintah  Jakarta membangun  moda  transportasi  baru  yaitu  Moda Raya  Terpadu  (MRT).  Jalur  MRT  terdiri  dari  16 rute  yang  berada  di  area-area  strategis  seperti pusat  perkantoran,  pebelanjaan  serta  daerah pemukiman.  MRT  pertama  kali  beroperasi  pada tanggal 24 Maret 2019.
Untuk  mengetahui  apakah  keberadaan transportasi  baru  MRT  menjadi  salah  satu alternatif  transportasi  yang  dapat  menarik  minat pengguna  transportasi  pribadi  ataupun  lainnya yang  dapat  mengurangi  angka  kemacetan  maka perlu  dilakukan  analisis  terkait  opini  pengguna layanan. Analisis yang dilakukan terkait sentimen masyarakat dengan keberadaan MRT. Berdasarkan lembaga riset media social Semiocast yang  berada  di  Paris,  Negara  Indonesia  berada pada  lima  besar  dengan  jumlah  pemilik  akun twitter terbesar  di  dunia  dan  menempati  urutan ketiga  Negara  yang  paling  aktif  menggunakan twitter perhari  [1] . Oleh  sebab  itu,  data  yang digunakan sebagai analisis sentiment adalah opini masyarakat  Jakarta  dari  aktifitas  media  sosial, twitter .
Opinion  mining atau  bisa  disebut  juga analisis sentimen merupakan suatu proses deteksi polaritas  dan  ekstraksi  fitur  (variabel)  dalam bentuk  klasifikasi  dengan  kategori  positif  dan negatif  [2].  Ini  dapat  dijadikan  sebagai  analisis sentimen  masyarakat  Jakarta  terhadap  baru beroperasinya MRT dengan menggunakan twitter . Informasi  dari  data twitter diolah  dengan mengkategorikan  opini  tersebut  ke  kelas sentiment  positif  atau  negative.  [3]  melakukan penelitian  analisis  sentimen  berdasarkan tweet menggunakan K-neighbour  classifier. Metode seperti  Naïve  Bayes  Classification,  Maximum Entropy,  ataupun Support  Vector  Machine digunakan  sebagai  analisis  sentimen  terhadap twitter [4][5].  Metode  Naïve  Bayes  merupakan metode yang memiliki tingkat akurasi yang paling tinggi  terkait  dengan  analisis  dokumen  tekstual [6].
Berdasarkan latar belakang tersebut dilakukan  penelitian  mengenai  analisis  sentimen
masyarakat  Jakarta  terhadap  baru  beroperasinya MRT  melalui  social  media twitter menggunakan algortima machine  learning (ML)  klasifikasi, Naïve Bayes.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Twitter dan Analisis Sentimen
Microblogging,  Twitter,  telah  menjadi  alat komunikasi  yang  sangat  populer  di  kalangan pengguna  Internet  dalam  beberapa  tahun  terakhir [7].  Twitter  memberikan  layanan  kepada penggunanya  untuk  mengirim  dan  membaca pesan  berbasis  teks  hingga  280  karakter  yang dikenal dengan sebutan kicauan ( tweet ). Adapun  teknik opinion  mining (analisis sentimen) pada ML yaitu Naïve Bayes, SVM dan multilayer  perception  ( MLP)  [8].  Teknik  ini digunakan untuk menambang data dan mengolahnya menjadi informasi berguna ( insight ). Informasi tersebut diklasifikasikan pada kelompok sentiment positif, netral atau negatif.
B. Machine Learning
Machine  learning merupakan  salah  satu cabang dari artificial intelligence (AI). ML pertama  kali  diperkenalkan  olej  ilmuwan matematika  seperti  Adrien  Marie  Legendre, Thomas  Bayes  dan  Andrey  Markov  pada  tahun 1920.  Secara  umum,  ML  dikelompokan  ke menjadi 2 jenis yaitu ML
supervised dan unsupervised [9].
Supervised learning adalah teknik pembelajaran  yang  menentukan  pola  hubungan antara  variabel  input  dengan  output  (label)  dari data training yang diberikan sedangkan unsupervised  learning adalah  teknik  yang bertugas  untuk  menyimpulkan  sebuah  fungsi untuk  menggambarkan  struktur  tersembunyi  dari data  training yang  tidak  berlabel.  Proses  kerja ML berdasarkan dataset yang di split menjadi data training dan  data testing .  Kemudian  data traning dimasukan dalam algoritma ML untuk menghasilkan sebuah model prediksi. Data testing digunakan  untuk  menentukan  hasil  prediksi berdasarkan model prediksi. Cerdas atau tidaknya suatu  ML  bergantung  pada  kualitas  data  training, pemilihan  fitur  serta  algoritma  yang  digunakan. Pada  penelitian  ini  digunakan  ML supervised dengan metode Naïve Bayes klasifikasi.

## C. Metode Naïve Bayes
Naive  Bayes  klasifikasi  adalah  model machine  learning probabilistik  yang  digunakan
untuk  klasifikasi.  Naive  Bayes  mengasumsikan bahwa  keberadaan  fitur  tertentu  di  kelas  tidak terkait dengan keberadaan fitur lainnya.
Teorema Bayes memberikan cara menghitung  probabilitas  posterior ! ( ! | ! ) dari P ( ! ) , ! ( ! ) dan ! ( ! | ! ) [10].  Adapun  formula teorema Bayes yaitu:
! ! ! = ! ( ! | ! ) ! !
! ( ! )
Dimana:
1. ! ( ! | ! ) adalah probabilitas posterior kelas (c, target) dengan prediktor (x, atribut). 2. ! ( ! ) adalah probabilitas prior kelas.
3. ! ( ! | ! ) adalah likelihood yang merupakan probabilitas kelas yang diberikan.
4. ! ( ! ) adalah probabilitas prior predictor.
Naive Bayes classifier mengasumsikan bahwa efek  dari  nilai predictor atau  nilai  fitur  ( x )  pada given class ( c )  adalah  independen  terhadap  nilai- nilai dari prediktor atau fitur lainnya.
Langkah-langkah  model  Naïve  Bayes  untuk analisis sentimen adalah
1. Dataset yang berupa tweet dibagi menjadi data  training  dan  testing  dengan perbandingan (90%:10%).
2. Setiap tweet diberi label atau dikategorikan ke dalam positif, netral atau negatif.
3. Kata  pada tweet didefinisikan  sebagai fitur  (variabel)  yang  saling  independen, kemudian  diidentifikasi  daftar  kata  yang muncul.
4. Probabilitas  kemunculan  setiap  kata dihitung  kemudian  dikategorikan  pada kelompok  positif,  kelompok  netral  dan kelompok negative atau dengan menggunakan  formula [P(x)=predictor prior probability]
5. Dihitung probabilitas kemunculan positif, probabilitas kemunculan netraldan probabilitas  kemunculan  negatif  atau dengan menggunkan formula [P(c)=class prior probability]
6. Menghitung likelihood  [P(x|c)] dan posterior  probability  [P(c|x)] untuk masing-masing  kata  atau  fitur  pada dataset.
Adapun kelebihan dan kelemah metode Naïve Bayes yaitu:
a. Kelebihan
1. Mudah  dan  cepat  untuk  memprediksi  kelas data testing .  Naive  Bayes  dapat  digunakan dalam prediksi multikelas.
2. Jika  asumsi  independensi  berlaku,  Naive Bayes  berperforma  lebih  baik  dibandingkan dengan model lain seperti regresi logistik dan memerlukan  lebih  sedikit  data  pelatihan ( training ).
3. Berkinerja  baik  pada  variabel  input  kategori dibandingkan dengan variabel numerik. Untuk variabel  numerik,  diasumsikan  berdistribusi normal  (kurva  lonceng,  yang  merupakan asumsi kuat).
b. Kelemahan
1. Jika  variabel  kategorikal  memiliki  kategori (dalam  kumpulan  data  test),  yang  tidak diamati dalam kumpulan data pelatihan, maka model  akan  menetapkan  probabilitas  0  (nol) dan  tidak  akan  dapat  membuat  prediksi.  Ini sering disebut sebagai "Frekuensi Nol". Untuk mengatasinya,  kita  bisa  menggunakan  teknik smoothing .  Salah  satu  teknik smoothing yang paling sederhana disebut estimasi Laplace .
2. Di  sisi  lain  bayes  naif  juga  dikenal  sebagai penduga  yang  buruk,  sehingga  keluaran probabilitas  dari  prediksi  probabilitas  tidak dianggap terlalu serius.
3. Limitasi  dari  Naive  Bayes  adalah  asumsi prediktor  independen.  Dalam  kehidupan nyata, hampir tidak mungkin kita mendapatkan  seperangkat  prediktor  yang sepenuhnya independen.
Aplikasi  algoritma  Naïve  Bayes  dalam kehidupan  sehari-hari  yaitu  prediksi  real  time, prediksi multi kelas, klasifikasi teks / pemfilteran spam/analisis sentimen dan sistem rekomendasi

## D. Model Akurasi
Perhitungan  Performansi  algoritma  Naïve Bayes  Classifier  adalah  dengan  menggunakan confusion matrix .  Performansi  dihitung  dari  hasil klasifikasi.  Berikut  table  perhitungan confusion matrix.

## TABEL I.  CONFUSION MATRIX
Aktual Positif Negatif Prediksi Positif True  Positive (TP) False Positive (FP) Negatif False  Negatif (FN) True  Negatif (TN)
Formula  untuk  menghitung  akurasi  dari  algoritma Naïve Bayes:
E-ISSN: 2775-4669
!""#$%"& = !" + !" !

## III. METODE PENELITIAN
Metode  pengolahan  data  yang  digunakan merupakan  metode  klasifikasi machine  learning yaitu algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan software Python. Data yang digunakan merupakan data yang diperoleh melalui aktifitas social media yaitu twitter masyarakat  Jakarta.  Dataset  terdiri dari  2268 tweet .  Berikut flowchart dari  penelitian ini.
Gambar 1. Flowchat Penelitian
Uraian  dari  setiap  tahapan  pada flowchart adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data Tweet
Data  twitter  yang  dikumpulkan  berasal  dari tweet masyarakat  Jakarta  pada  saat  MRT Beroperasi.  Jumlah  dataset  yang  terkumpul adalah 2268.
2. Preprocessing Data
Tahapan preprocessing data terdiri dari
a. Pelabelan tweet ke dalam kategori positif, netral  dan  negatif  dengan  memanfaatkan konsep Naïve Bayes.
b. Cleaning data dengan menghapus stopword (data  yang  sering  muncul  dan tidak  ada  makna), stemming data (penguraian  data  menjadi  kata  dasar), remove  username ,  url, hashtags dan punctuation .
c. Setelah  data clean ,  data  dibagi  menjadi data training dan  data testing dengan komposisi (90%:10%).
Contoh  hasil  data clean dapat  dilihat  pada tabel II berikut.

## TABEL II. HASIL DATA CLEANING
Tweets Label Clean b'@zahirarra ayo jalan2 naik mrt' Positif ayo jalan2 mr b'yeay! (@ stasiun mrt bundaran hi in jakarta,... Netral yeay stasiun mrt bundar jakarta dki jakarta b'ngeliat rute kantor sekarang. naik motor salah. naik mrt salah…
Negatif ngeliat rute kantor motor salah mrt salah nmem…

## 3. Exploratory Data Analysis (EDA)
Data  yang  sudah  clean  dilakukan  EDA  untuk untuk  memperoleh insight data.  Adapun proses yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Mengubah  label  menjadi  label  kategori (positif,  netral,  negatif  diganti  dengan 2,1,0).  Contoh  dari  label  yang  sudah dirubah bisa dilihat pada Tabel III berikut.
TABEL III DATA YANG SUDAH DILABELI Tweets Label Clean b'@zahirarra ayo jalan2 naik mrt' 2 ayo jalan2 mr b'yeay! (@ stasiun mrt bundaran hi in jakarta,... 1 yeay stasiun mrt bundar jakarta dki jakarta b'ngeliat rute kantor sekarang. naik motor salah. naik mrt salah… 0 ngeliat rute kantor motor salah mrt salah nmem…
b. Dibuat  tabel  list  kata  yang  sering  muncul pada  tiap  sentimen  (positif,  netral,  dan negatif),  kemudian  tabel  digabungkan.
Hasil list kata dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. List 5 Kata Teratas Setiap Sentimen
c. Divisualisaikan kata dan panjang kata tiap sentimen (positif, netral, dan negatif)

## Gambar 3. Sebaran kata dan panjang kata
4. Algoritma Naïve Bayes
Dilakukan  analisis  dengan  menggunakan metode Naïve Bayes pada data training . Data berbentuk  teks  di- convert menjadi  data numerik dengan menggunakan library CountVectorize r dan TfidfTransformer .Selanjutnya diaplikasikan
Algoritma  ML  Naïve  Bayes  klsifikasi  dengan menggunakan  library sklearn.naive_bayes dengan  mengimpor  modul BernoulliNB sehingga
diperoleh model predictor
(klasifikasi) Naïve Bayes.
5. Model Akurasi
Performansi atau keakuratan model Naïve Bayes dihitung dari menginputkan data testing pada  model  predictor  yang  telah  diperoleh. Dari proses tersebut diperoleh hasil klasifikasi. Selanjutnya dicari nilai confusion matrix . Pada penelitian  ini confusion  matrix dihitung dengan  menggunakan  library sklearn.metrics dengan  mengimport  modul accuracy_score, confusion_matrix.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  akan  dibahas  hasil  dari  analisis text  mining dan nilai akurasi dari metode Naïve Bayes Klasifikasi.

## A. Analisis Sentimen
Berdasarkan hasil analisis text mining atau EDA yang dilakukan  pada  data tweet yang  telah  dilakukan preprocessing  diperoleh  hasil  analisis  sentiment masyarakat  Jakarta  terkait  baru  beroperasinya  MRT yaitu:
1. Sentimen  positif  masyarakat  terkait  keberadaan
MRT  sebesar 48,8%.  Dari  hasil  ini  berarti, sebagian besar masyarakat Jakarta menyambut  dengan  baik  moda  transportasi baru yang ditawarkan oleh pemerintah.
2. Sentimen  netral  sebesar  28,8%,  artinya beberapa  masyarakat  menunjukkan  sikap biasa saja dengan adanya MRT.
3. Sebesar  22.4%  menunjukkan  sentimen negatif dengan keberadaan MRT.
Berikut  divisualisasikan  sebaran  dari  analisis sentiment  berdasarkan  kategori  positif,  netral  dan Negatif yang dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Distribusi Sentimen
Dari hasil analisis sentiment ini dapat kita lihat, kecenderungan  masyarakat  Jakarta  menyambut baik  moda  transportasi  MRT  yang  baru beroperasi. Berdasarkan analisis opini masyarakat  tersebut,  diharapkan  MRT  bisa menjadi  salah  satu  solusi  untuk  menguraikan kemacetan  atau  mengurangi  volume  kendaraan pribadi di jalanan ibukota.

## B . Nilai Akurasi
Keakuratan  model  dianalisis  menggunakan confusion  matrix. Dari  hasil  penginputan  data testing ke model prediksi diperoleh nilai akurasi Naïve  Bayes  sebesar  76,21  %.  Model  akurasi Naïve  Bayes  yang  diperoleh  belum  terlalu
bagus.  Hal  ini  dikarenakan preprocessing data pada  data cleaning untuk text  mining belum optimal.  Pada  proses stopwords dengan  bahasa Indonesia  sangat  terbatas  sehingga  diperlukan untuk menginput sendiri stopwords Indonesia.

## V. KESIMPULAN
Dari hasil EDA dan model analisis text mining diperoleh bahwa;
a. Persentase  sentimen  positif  (48,8%)  lebih tinggi dari pada sentimen negatif (22.4%) dan netral (28.8%)  masyarakat.
b. Model  analisis  text  mining  dengan  Naïve Bayes memiliki nilai akurasi 76,21%.
Saran  untuk  penelitiaan  lebih  lanjut  dari  analisis sentiment dengan data twitter yaitu:
a. Dibutuhkan  kamus  khusus  bahasa  Indonesia untuk stopwords pada  proses  data cleaning sehingga hasil analisis sentiment lebih akurat.
b. Data hasil sentiment analisis dapat digunakan pihak  terkait  untuk  peningkatan  layanan  dan kenyamanan bagi pengguna transportasi.

## REFERENSI
[1] kominfo.go.id/content/detail/3415/kominfo-pengguna- internet-di-indonesia-63-juta-orang/0/berita_satker
[2] Alsaeedi,  A.  &  Khan,  M.  Z.,  2019.  “A  Study  on Sentiment  Analysis  Techniques  of  Twitter  Data”. International  Journal  of  Advanced  Computer  Science and Applications (IJACSA), 10(2), pp. 361-374.
[3] Anurag P. Jain, Vijay D. Katkar, “Sentimen Analysis of Twitter  Data  Using  Data  Mining”,  International Conference on Information Processing (ICIP), IEEE, 13 Juni 2016.
[4] M. Y. Nur and D. D. Santika, "Analisis Sentimen pada Dokumen  Berbahasa  Indonesia  dengan  Pendekatan Support  Vector  Machine,"  in  Konferensi  Nasional Sistem dan Informatika, Bali, 2011
[5] A.  Go,  R.  Bhayani,  and  L.  Huang,  "Twitter  Sentiment Classification  using  Distant  Supervision,"  Stanford, Project Report CS224N, 2009.
[6] Hairani,  G.  S.  Nugraha,  M.  N.  Abdillah,  M.  Innuddin, “Komparasi  Akurasi  Metode  Correlated  Naive  Bayes Classifier  dan  Naive  Bayes  Classifier  untuk  Diagnosis Penyakit  Diabetes”,  Jurnal  Nasional  Informatika  dan Teknologi Jaringan, Vol 3 No. 1, September 2018.
[7] Liang,  Po-Wei  &  Dai,  Bi-Ru.  (2013).  “Opinion  Mining  on Social Media Data”. 2. 91-96. 10.1109/MDM.2013.73.
[8] R,  Mewari.  A.  Singh,  A.  Srivastava.  2015.  “Opinion  Mining Techniques  on  Social  Media  Data  “.  International  Journal  of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 118 – No. 6.
[9] G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani. “An Introduction to Statistical Learning with Application in R”. 2017. Springer
[10] B. Lantz. “Machine Learning with R”. 2013 . Packt Publishing Ltd.