Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dan K-Nearest Neighbors Untuk Analisis Sentimen Covid-19 Di Twitter
Habibi Aulia Nur Syifa 1 , Arie Nugroho 2 , Rina Firliana 3
1,2,3 Sistem Informasi Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri, Kampus II. Mojoroto Gang I No.6 Kediri 64112, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 28 Januari 2023
Revisi Akhir: 16 Februari 2023 Diterbitkan Online : 10 Maret 2023 COVID-19 emerged in China in 2019. In Indonesia in 2020 there were more than 3000 positive cases of COVID-19 with a mortality rate of 9.1%. The government's incomplete efforts to break the chain of the spread of COVID-19 have made people uneasy about this pandemic.  Many  people  want  to  express  their  aspirations  on  social  media  which  is considered suitable as a place that represents the aspirations of the COVID-19 pandemic. One of them is twitter. There are so many text messages sent, some positive and some negative, that it is difficult to retrieve harmonized information due to the diversity of text messages sent. One way to overcome this is with sentiment analysis.  This research has processes  including  text  preprocessing,  word  weighting,  classification  with  K-Nearest Neighbors (KNN) and Naïve Bayes Classifiers (NBC) algorithms. The results obtained by KNN got an accuracy of 72.37% while NBC amounted to 67.84%. KNN is the best classification algorithm for negative sentiment classification, the negative label predicted correctly in KNN is greater, namely 393 compared to NBC which is 339. while NBC is the  best  algorithm  for  positive  sentiment  classification,  the  positive  label  predicted correctly NBC is 275 greater than KNN as much as 262.
K ATA K UNCI
Covid-19 Twitter
Analisis Sentimen Naïve Bayes Classifier K-Nearest Neighbors

## K ORESPONDENSI
E-mail: habibiaulianursyifa@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  area  komunikasi  yang  telah  berubah  sebagai  hasil  dari ekspansi  internet  yang  cepat.  Semakin  banyak  platform komunikasi termasuk media sosial yang muncul sebagai hasil dari ekspansi internet. Di Indonesia pengguna media sosial mencapai 170  juta  pengguna  dengan  5  teratas  yang  paling  populer  yakni youtube, whatsapp , instagram , facebook dan twitter [1].
Salah satu platform media sosial yang paling banyak digunakan untuk  komunikasi  sosial  ialah Twitter .  Pengguna Twitter dapat mengirim dan menerima pesan secara langsung kepada pengguna lain.  Di  Indonesia Twitter mendapatkan  peringkat  ke-5  sebagai media sosial yang paling banyak digunakan Menjadikan Twitter sebagai  salah  satu platform untuk  beropini  dan  menyampaikan pendapat  masyarakat  mengenai  berbagai  isu  dan  perbincangan selama wabah COVID-19 di Indonesia  [2]
COVID - 19 atau  dapat  disebut  C oronavirus 19 ialah  infeksi gangguan pernapasan yang dapat menular dengan cepat. Penyakit COVID-19  muncul  di  daerah  Wuhan,  Tiongkok  pada  bulan November  2019  [3]. World  Health  Organization selanjutnya
memberikan  penamaan  jenis  corona  virus  baru  ini  sejak terjadinya  peristiwa  menggemparkan  di  Tiongkok  pada Desember 2019. SARS-COV2 ialah virus penyebab COVID-19. Sejak  kedatangannya  di  Indonesia  pada  awal  maret  lalu,  Virus COVID-19 diperkirakan masih terus berkembang[4].
Di negara Indonesia sendiri pada tanggal 10 april 2020 ditemukan sebanyak lebih dari 3000 kasus positif mengidap COVID-19 , 282 orang  sembuh  dan  306  orang  meninggal  dunia  dengan  tingkat kematian  sebesar  9.1%  [5].  Masyarakat  merasa  resah  dan  takut akan  pandemi  ini  karena  upaya  pemerintah  yang  tidak  efektif dalam  memutus  rantai  penularan  COVID-19  [6].  Banyak masyakarat  yang  ingin  mengekspresikan  aspirasinya  di  media sosial yang tampaknya tepat sebagai tempat untuk mengungkapkan  aspirasi  masyakarat  akan  pandemi COVID-19 . Salah  satu  media  sosialnya  yaitu twitter ,  dimana  pada twitter dimungkinkan pengguna akun mengirimkan hingga 140 karakter pada pesan teksnya [7]. Terdapat banyak sekali pesan teks yang dikirimkan ada pesan teks yang positif dan ada juga pesan teks yang  negatif  sehingga  sulit  untuk  mengambil  informasi  yang selaras didalamnya karena keberagaman pesan teks yang dikirim. Menerapkan analisis sentimen(pendapat) ialah salah satu metode untuk mengatasi hal ini.
Analisis  sentimen(pendapat)  masuk  kedalam  bidang  diantara beberapa  bidang  penelitian  seperti  pemrosesan  bahasa  alami, pembelajaran  mesin  dan  penambangan  data.  Analisis  sentimen atau opini merupakan pemisahan sentimen dari isi sebuah kalimat atau  teks.  Analisis  sentimen(pendapat)  dilakukan  untuk mengelompokkan  kalimat  atau  sentimen  berdasarkan  pola  sifat didalamnya.  Pola  sifat  ini  merupakan  sentimen  yang  memiliki aspek  positif,  negatif  atau  netral  [8].  Penelitian  sebelumnya perihal  analisis  sentimen  di  media  sosial twitter terkait  dengan COVID-19 [7]. Penelitian tersebut menggunakan kamus sastrawi dalam  preprocessingnya,  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes Classifiers dan  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  78% .Penelitian lain terkait dengan COVID-19 [9]. Penelitian tersebut menggunakan  data  private  berjumlah  796 tweet serta  algoritma Naïve  Bayes  Classifiers dan  mendapat  akurasi  sebesar  67%.[8] dalam  penelitiannya  menggunakan  3  tahap preprocessing yaitu case  folding,  tokenize  dan  stopword ,  menggunakan  algoritma naïve bayes classifiers dan didapat hasil akurasi sebesar 69%.
Keunikan  penelitian  ini  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  penerapan  tahap preprocessing yang  lebih banyak  serta  pembuatan  kamus stopword dan stemming sendiri yang didasarkan pada dataset yang dimiliki serta penggunaan data publik.  Penulis  menggunakan rapidminer sebagai  alat  bantu menganalisis  data.  Dalam  pengumpulan  datanya  penulis menggunakan  dataset  publik  yang  diambil  dari  website kaggle yang  memiliki  pesan  teks  bersentimen  negatif  dan  positif  [10]. Dataset kemudian dilakukan pemberian nilai bobot pada tiap kata untuk  mengetahui  dampak  sebuah  kata  dalam  dataset.  Teknik yang  dipakai  ialah Term  Frequency-Inverse  Document Frequency (TF-IDF),  teknik  pemberian  nilai  bobot  kata  dari sebuah  dataset  menggunakan transform  cases ,  tokenisasi, normalization , stopwords , dan stemming . Metode ini digunakan karena  mudah  dipahami  dan  diterapkan  pada  permasalahan keakuratan dokumen[11]. Data yang telah diproses menggunakan TF-IDF  kemudian  dilakukan  pengklasifikan  untuk  mendapat sentimen  positif  dan  negatif.  Metode  yang  dipakai  yaitu Naïve Bayes  Classifier (NBC) ditambah K-Nearest  Neighbors (KNN) sebagai perbandingan metode. Karena mudah dalam melatih dan serta menghasilkan akurasi yang tinggi ketika mengklasifikasikan data  yang  berjumlah  banyak,  NBC  sering  dipakai  dalam pendekatan klasifikasi [12].
Maka  dari  itu,  berdasarkan  uraian  diatas  penulis  mengusulkan untuk  membuat  sebuah  penelitian  berjudul  Perbandingan Algoritma Naïve  Bayes  Classifier Dan K-Nearest  Neighbors Untuk  Analisis  Sentimen Covid-19 Di Twitter dan  diharapkan penelitian ini dapat membantu dalam mengetahui kecenderungan opini masyarakat terkait COVID-19

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sentiment Analysis
Analisis Sentimen ialah proses menemukan sentimen dari sebuah teks  atau  kalimat  apakah  positif,  negatif  atau  netral  [13]. Pendekatan  ini  juga  dipakai  untuk  mengetahui  pendapat  publik terhadap desas-desus, topik, kebijakan dan pelayanan
berdasarkan  data  tekstual  [14]  .  Analisis  sentimen  memiliki beberapa tahap antara lain: [15].
a. Pengumpulan  data.  Yaitu  prosedur  untuk  mengumpulkan data yang akan dianalisis.
b. Preprocessing, proses untuk mendapatkan data yang sesuai untuk  klasifikasi.  Langkah  yang  dipakai  untuk  menghapus data dari noise, menselaraskan bentuk kata dan mengurangi ukuran  data  untuk  memperoleh  data  yang  paling  cocok dipakai saat pengklasifikasian.
c. Klasifikasi, ialah proses untuk mengetahui pola sentimen(pendapat)  dari  pesan  teks  yang  telah  melalui proses  prerpocessing dimana  dataset  pesan  teks  diterapkan menggunakan algoritma klasifikasi.
d. Evaluasi performa, yaitu proses untuk menghitunga akurasi, presisi, recall dan f-measure.
2.2 Preprocessing
Preprocessing ialah proses  untuk  memperoleh  data  yang  cocok untuk  dipakai  saat  dan  memiliki  beberapa  langkah  yang dilakukan antara lain: [16].
a. Cleansing atau proses untuk menghapus username, hashtag pada pesan teks.
b. Case  folding ,  yaitu  proses  untuk  menghubah  huruf  pada kalimat di dalam pesan teks menjadi huruf kecil.
c. Normalisasi,  yaitu  proses  merubah  kata  yang  tidak  tepat menjadi kata yang tepat mengacu pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI).
d. Tokenization ,  ialah  proses  untuk  mengubah  dokumen  atau kalimat pada pesan teks menjadi kumpulan token kata.
e. Stopword Removal ,  ialah  langkah  untuk  menghapus  kata yang tidak perlu atau kurang bermakna.
f. Stemming ,  yaitu  langkah  merubah  kata  berimbuhan  ke dalam bentuk kata dasarnya.

## 2.3 Term-Frequency-Inverse Document Frequency
Teknik  perhitungan  atau  pemberian  nilai  bobot  tiap  kata  dalam dokumen  yang  berfungsi  untuk  menunjukan  pentingnya  kata dalam  dokumen  tersebut  dengan  sebelumnya  melakukan beberapa  proses  seperti  tokeninasi, stopword , stemming dan frekuensi kemunculan kata dalam dokumen [11] . Rumus TF-IDF dapat dilihat sebagai berikut [17].
𝑊 𝑡,𝑑 =   𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ×   𝑖𝑑𝑓 𝑡 =   𝑡𝑓 𝑡,𝑑 ×  log 𝑁 𝑑𝑓 𝑡 (1)
Dimana (1):
𝑊 𝑡,𝑑 = Nilai TF-IDF
𝑡𝑓 𝑡,𝑑 = Nilai kemunculan kata (t) pada dokumen (d)
𝑖𝑑𝑓 𝑡 = Nilai inverse dokumen settiap kata (t)
𝑑𝑓 𝑡 = Nilai kemunculan dokumen setiap kata(t)
N = Nilai seluruh dokumen
2.4 Naïve Bayes Classifiers
Naïve  Bayes  Classifiers (NBC)  atau Bayesian  Classifiers ialah metode yang digunakan untuk memprediksi suatu  kemungkinan untuk  memutuskan  kategori  kelas  dokumen  teks  tertentu  pada baris  tertentu  dan  juga  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  cukup tinggi [18]..

## 2.5 K-Nearest Neighbors
Dalam  [19]  menyatakan  bahwa  algoritma  KNN  termasuk algoritma supervised learning atau algoritma yang menghubungkan pola data saat ini dengan data baru dalam upaya untuk menemukan pola baru dalam data. Untuk nilai prediksi data uji baru, KNN menggunakan klasifikasi tetangga.

## 2.6 Eucludian Distance
Eucludian  Distance  ialah  metode  jarak  pengenalan  pola  yang sering  dipakai  untuk  menentukan  kesamaan  antara  dua  pola, eucludian  distance  paling  umum  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  data  numerik    [19]  .  dimana  eucludian  distance memiliki rumus sebagai berikut [17].
𝑑(𝐴, 𝐵) =   √∑ (𝑋𝑘 − 𝑋𝑘) 2 𝑛 𝑘=1 (2)
Dimana (2):
D = jarak kemiripan antara dua titik A dan B A = data yang diuji
B = sampel data n  = jumlah data

## 2.7 K-Fold Cross Validation
Sebuah teknik pengujian data dengan membagi dataset sejumlah n-fold  kemudian  dataset  akan  dibagi  sejumlah  n  partisi  dengan jumlah  yang  sama  contoh  partisi  K,  L,  M,  N  dengan  masing- masing partisi memiliki data yang berbeda kemudian akan di uji sejumlah  n  yang  dimasukkan.  Dalam  contoh  percobaan  ke  n partisi K akan dijadikan dataset uji dan sisa partisi lainnya akan menjadi dataset [20]. contoh skenario pengujian sebagai berikut Tabel 1 Contoh Skenario Cross Validation
n-data K L M N 1 K L M N 2 K L M N 3 K L M N 4 K L M N Data uji Data latih

## 2.8 Confusion Matrix
Teknik  yang  berfungsi untuk  mengevaluasi  keampuhan  metode klasifikasi  dalam  memprediksi  kelas  data  dimana  teknik  ini memberikan  perbandingan  nilai  kelas  aslinya  dengan  nilai
prediksi. Contoh tabel dapat dilihat di bawah ini. Pada confusion matrix dilakukan beberapa perhitungan sebagai berikut  [21].
a. Accurasy ,  nilai  dari  data  uji  kelas  diprediksi  akurat  oleh model  klasifikasi  selaras  dengan  kelas  asli  dengan menggunakan persamaan sebagai berikut.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑠𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
b. Presisi, ialah rasio kesamaan antara kelas data hasil prediksi algoritma  dengan  kelas  data  aslinya  dengan  menggunakan contoh persamaan berikut.
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (4)
c. Recall , ialah nilai rasio dari ketepatan banyaknya data yang
berhasil diprediksi oleh model algoritma berdasarkan kelas data aslinya menggunakan contoh persamaan berikut.
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (5)
d. F-measure ,  ialah  perhitungan  gabungan  antara  presisi  dan
recall dengan menggunakan contoh persamaan berikut.
𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2𝑥𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖𝑥𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(6)
Tabel 2 Contoh Tabel Confusion Matrix S k o r P er k ir aa n Skor Terkini (P o si ti v e ) (Positive) (Negative) TP FP (N eg at iv e ) FN TN
Pada  tabel  2  confusion  matrix  terdapat  empat  nilai  yang dikeluarkan antara lain  [12] :
a. True  Positive (TP),  ialah  nilai  terkini  yang  bernilai  positif dan terprediksi benar.
b. True Negative (TN), ialah nilai terkini yang bernilai negatif dan terprediksi benar
c. False Positive (FP), ialah nilai terkini yang bernilai negatif dan terprediksi positif
d. False Negative (FN), ialah nilai terkini yang bernilai positif dan terprediksi negatif.

## 2.9 Rapidminer
Rapidminer ialah  sebuah  platform  perangkat  lunak open  source yang  memiliki  ekosistem  kerja  untuk  pembelajaran  mesin, pembelajaran mendalam, dan predictive analysis . Perangkat luan
ini  dapat  dipakai  untuk  bisnis,  pendidikan,  penelitian  serta menunjang fase pembelajaran mesin seperti mempersiapkan data, visualisasi dan optimalisasi [22].

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Metode Penelitian
Penelitian  kausal  komparatif  atau  penelitian perbandingan  ialah Penelitian  ini  berfokus  pada  hubungan  sebab-akibat  dengan mencari  tahu  penyebab  timbulnya  perbedaan  serta  mengetahui apa  yang  berbeda,  penelitian  kausal  komparatif  dikategorikan sebagai  penelitian  kuantitatif  [23].  Peneliti  menggunakan penelitian  komparatif  karena  merupakan  penelitian  yang membandingkan objek satu dengan objek yang lain. Peneliti ingin mencari  tahu  perbedaan  antara  metode  NBC  dan  KNN  serta menentukan metode mana yang terbaik untuk klasifikasi dataset COVID-19 yang  diteliti  apakah  ada  perbedaan  yang  signifikan dari kedua metode tersebut
3.2. Pengumpulan Data
Penelitian menggunakan data sekunder dimana data diambil dari situs kaggle dan dataset berupa data publik mengenai komentar pada twitter terkait COVID-19 [10].
3.3. Analisis Data
Penelitian  menggunakan  metode  analisis  deskrptif.  Sebuah analisis statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara  menggambarkan  data  apa  adanya  [24].  Analisis  disajikan dalam bentuk grafik dan tabel. Alat yang dipakai untuk analisis data  ialah  rapidminer.  Dimana  dilakukan  proses  preprocessing, pembobotan  kata  dan  pengklasifikasian  naïve  bayes  dan  KNN serta pembentukan grafik dan tabel

## 3.4. Alur Penelitian

## Gambar 1 Alur Penelitian
Keterangan Gambar 1:
1. Pengumpulan data
Langkah untuk mempersiapkan data. Data yang digunakan ialah data sekunder, data diambil dari situs kaggle serta dataset berupa data publik mengenai komentar pada twitter terkait COVID-19 .
2. Preprocessing
Pada  tahap pre-processing ini  data  akan  diolah  secara  bertahap agar  menjadikan  data  lebih  mudah  diproses  oleh  sistem. Preprocessing dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  tools
rapidminer Selanjutnya  tahap  yang  dilakukan  dalam pre- processing yaitu:
a. Cleaning ,  ini  merupakan  proses  penghapusan  kata  yang tidak  memiliki  pengaruh  seperti url dan hastag , username serta data duplikat.
b. Case  Folding yaitu  merubah  huruf  pada  kalimat  menjadi huruf kecil.
c. Tokenization langkah  memisah  kalimat  menjadi  kumpulan kata-kata. Dimana setiap kalimat dipecah menjadi kata per kata. Serta menghilangkan simbol dan angka
d. Normalization , yaitu proses  menyesuaikan kata  yang  tidak sesuai atau tidak baku menjadi kata yang baku berdasarkan KBBI seperti kata singkatan.
e. Stopword ,  yaitu  proses  untuk  menghilangkan  kata  yang tidak  mengandung  makna  seperti  kata  sambung.  Proses stopword menggunakan kamus stopword yang didapat dari hasil penelitian [25] dan kamus stopword yang telah dibuat berdasarkan  temuan  kata  pada  dataset  yang  dimiliki  yang akan digambungkan menjadi satu file.
f. Stemming ,  langkah  merubah  kata  berimbuhan  menjadi bentuk  dasarnya.  Dilakukan  menggunakan  kamus  yang dibuat  berdasarkan  temuan  kata  pada  dataset  dan berdasarkan KBBI.
3. Pembobotan Kata
Tahap dimana dilakukan Pembobotan setiap token kata pada data yang  dipakai  untuk  menunjukkan  pentingnya  sebuah  kata  di dalam  sebuah  dokumen  serta  kata  menunjukkan  yang  paling sering  muncul.  Pembobotan  dilakukan  menggunakan TF-IDF Dokumen yang digunakan dalam pembobotan kata ialah dataset hasil dari preproccesing.

## 4. Implementasi Algoritma
Langkah  dilakukannya  implementasi  algoritma  NBC  dan  KNN pada  dataset COVID-19 yang  telah  sebelumnya  dilakukan preprocessing dan pembobotan kata.

## 5. Validasi
Langkah  dilakukannya  pengujian  dengan  metode K-Fold  Cross
Validation . Dataset hasil tahap implementasi algoritma dilakukan pengujian sebanyak 10 kali

## 6. Evaluasi
Tahap  ini  dilakukan  evaluasi  performa  dari  implementasi algoritma  NBC  dan  KNN  pada  dataset COVID-19 dengan menggunakan confusion matrix .
7. Perbandingan Hasil
Pada tahap ini hasil dari evaluasi yaitu tabel confusion matrix dari masing-masing akan dilakukan perbandingan dengan membandingkan  hasil  tabel confusion  matrix antara  algoritma NBC dan KNN

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data

## Gambar 2 Proporsi Dataset
Dataset  yang  digunakan  ialah  data  sekunder,  data  diambil  dari situs kaggle serta  data  berupa  data  publik  mengenai  komentar pada twitter terkait COVID - 19 .  Dengan  jumlah  data  sebanyak 1045  pesan  teks  dengan  2  kategori  label  sentimen  yaitu  positif dan negatif dimana sebanyak 459 pesan teks berlabel positif dan 586 pesan teks berlabel negatif. terdapat 2 atribut yaitu text dan sentiment dan  dataset  ini  akan  digunakan  untuk  tahap preprocessing .

## Tabel 3 Contoh Dataset

## 4.2. Preprocessing
Sebelum data dilakukan proses klasifikasi, data diharuskan untuk diolah  terlebih  dahulu  agar  saat  proses  klasifikasi  didapatkan hasil  yang  baik.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  cara menyiapkan  data  sebelum  diproses  atau pre-proccesing serta menghapus data duplikat Langkah pengolahan dilakukan dengan tahapan  dalam  text  mining.  Langkah  proses  ini  menggunakan
operator  yang  terdapat  pada  ekstensi  text  processing  di rapidminer.

## 4.2.1.
Cleaning
pada proses ini pesan teks pada dataset dibersihkan dari teks yang tidak  diinginkan  seperti  url  atau  link,  username  atau  mentions, hashtag.

## Tabel 4 Contoh Cleaning

## Sebelum
Yuks..  kawal  kebijakan  pemerintah  jangan  sampai  disalah gunakan  oknum2  tidak  bertanggung  jawab.  Indonesia  Menang Lawan Covid-19 https://twitter.com/Ardhiona91/status/1245206909843427328Ã
ƒâ€šÃ‚Â ÃƒÂ¢Ã¢â€šÂ¬Ã‚Â¦
Sesudah
Yuks..  kawal  kebijakan  pemerintah  jangan  sampai  disalah gunakan  oknum2  tidak  bertanggung  jawab.  Indonesia  Menang Lawan Covid-19

## 4.2.2. Case Folding
Pada proses ini dataset yang telah dilakukan cleaning sebelumnya akan  dilakukan  langkah  untuk  merubah  semua  huruf  menjadi huruf kecil ( lower case ).

## Tabel 5 Contoh Case Folding

## Sebelum
Yuk  Pak  sampai  kapan  kita  melihat  kenaikan  kasus  positif Covid-19 hari ke hari, jumlah kematian yg terus meningkat. Mari cari solusi untuk membantu segala dampak buruk lockdown bagi masyarakat.  Sampai kapan begini Pak??
Sesudah yuk  pak        sampai  kapan  kita  melihat  kenaikan  kasus  positif covid-19 hari ke hari, jumlah kematian yg terus meningkat. mari cari solusi untuk membantu segala dampak buruk lockdown bagi masyarakat.  sampai kapan  begini pak??

## 4.2.3. Tokenize
Kemudian dilanjut dengan proses tokenize atau memecah kalimat menjadi kata per kata serta menghilangkan simbol dan angka.

## Tabel 6 Contoh Tokenize
Sebelum yuk  pak        sampai  kapan  kita  melihat  kenaikan  kasus  positif covid-19 hari ke hari, jumlah kematian yg terus meningkat. mari cari solusi untuk membantu segala dampak buruk lockdown bagi masyarakat.  sampai kapan  begini pak??
Sesudah kenaikan kasus sampai covid yuk kematian terus positif untuk pak meningkat buruk jumlah bagi
cari
membantu hari sampai kita
segala
masyarakat hari dampak pak kapan lockdown ke solusi begini melihat yg kapan mari No Text Sentiment 1 Yukk sama-sama bahu membahu membantuu pemerintah  memutus  rantaii  covid-19  dan memutus rantai kebenciann. Supaya Indonesia normal kembali pos 2 Yuks..  kawal  kebijakan  pemerintah  jangan sampai  disalah  gunakan  oknum2  tidak bertanggung  jawab.  Indonesia  Menang Lawan Covid-19 https://twitter.com/Ardhiona91/status/12452 06909843427328Ãƒâ€šÃ‚Â ÃƒÂ¢Ã¢â€šÂ¬ Ã‚Â¦ pos 3 Yg  perlu  disalahkan  bukan  kang  angkotnya,
tapi  pemerintah  dan  menkes,  mereka  tidak memberikan  edukasi  yang  baik  pada masyarakat  tentang  bahaya  covid-19  dan penanggulangannya. Jangan salahkan mereka
ngeyel,  itu  karma  karena  pemerintah  ngeyel bhw Indonesia bebas virus. neg
… ….
…
10 45 Mengerikan menonton investigasi @narasitv tentang  pasien  covid-19  ke  0  di  Indonesia. Betapa serampangannya pemerintah menangani hal seberbahaya
ini. https://youtu.be/WJpBqfwDHsAÃƒâ€š
neg

## 4.2.4. Normalization
Selanjutnya ialah normalization atau proses untuk menyesuaikan kata yang tidak sesuai berdasarkan KBBI seperti kata singkatan. Proses  ini  menggunakan operator  dari  rapidminert  serta  kamus. Kamus  yang  digunakan  ialah  kamus  yang  dibuat  sendiri  oleh peneliti berdasarkan temuan kata yang tidak sesuai pada dataset dan berdasarkan KBBI dimana kamus tersebut berformat txt [26]

## Tabel 7 Contoh Normalization

## Sebelum
yth  kita  sluruh  rakyat  indonesia  dgn  ini  sy  mengajak  sluruh rakyat  bersatu  membuat  indonesia  bebas  covid  sdh  cukup  yg sakit yg phk dsb mari lakukan aturan pemerintah Sesudah
yang  terhormat  kita  seluruh  rakyat  indonesia  dengan  ini  saya mengajak seluruh rakyat bersatu membuat indonesia bebas covid sudah  cukup  yang  sakit  yang  pemutusan  hubungan  kerja  dan sebagainya  mari  lakukan  aturan  pemerintah.  mari  cari  solusi untuk  membantu  segala  dampak  buruk  lockdown  bagi masyarakat.  sampai kapan  begini pak??

## 4.2.5. Stopword
Pada proses stopword ini dataset akan dilakukan pemfilteran kata yang  tidak  memilki  makna  seperti  kata  sambung.  Langkah  ini menggunakan operator stopword yang terdapat di rapidminer dan kamus. Kamus yang digunakan ialah gabungan kamus stopword yang  didapatkan  dari  hasil  penelitian  [25]  serta  kamus  yang dibuat  oleh  peneliti  berdasarkan  temuan  kata  yang  tidak bermakna dari dataset dan berformat “.txt”

## Tabel 8 Contoh Stopword
Sebelum yang  terhormat  kita  seluruh  rakyat  indonesia  dengan  ini  saya mengajak seluruh rakyat bersatu membuat indonesia bebas covid sudah  cukup  yang  sakit  yang  pemutusan  hubungan  kerja  dan sebagainya mari lakukan aturan pemerintah Sesudah terhormat  rakyat  indonesia  mengajak  rakyat  bersatu  indonesia bebas  covid  sakit  pemutusan  hubungan  kerja  mari  lakukan aturan pemerintah

## 4.2.6. Stemming
Pada  tahap  ini  pesan  teks  pada  dataset  dilakukan  proses  untuk mengubah  kata  token  yang  memiliki  imbuhan  menjadi  kata bentuk dasarnya berdasarkan KBBI [26]. tahap ini menggunakan operator  di  rapidminer  dan  kamus.  Kamus  file  yang  digunakan berformat  “.txt”  yang  dibuat  oleh  peneliti  berdasarkan  temuan kata yang memiliki imbuhan dan diubah menjadi kata dasarnya berdasarkan KBBI.

## Tabel 9 Contoh Stemming
Sebelum terhormat  rakyat  indonesia  mengajak  rakyat  bersatu  indonesia bebas  covid  sakit  pemutusan  hubungan  kerja  mari  lakukan aturan pemerintah Sesudah
hormat rakyat indonesia ajak rakyat satu indonesia bebas covid sakit putus hubungan kerja mari lakukan atur pemerintah

## 4.3. Pembobotan Kata
Setelah dataset diolah melalui tahap preprocessing, hasil tersebut akan dilakukan pembobotan kata atau perhitungan bobot tiap kata pada  setiap  pesan  teks  dengan  metode  TF-IDF  menggunakan operator pada rapidminer.

## Gambar 3 Contoh Hasil TF-IDF
Dapat  dilihat  contoh  gambar  3  dimana  menghasilkan  total frekuensi  kemunculan  pada  dataset  kata  serta  jumlah  frekuensi dokumen atau pesan teks yang muncul dari kata tersebut

## 4.4. Implementas Algoritma
Pada  proses  ini  hasil  dari  pembobotan  kata  sebelumnya  akan dilakukan  penerapan  algoritma  klasifikasi  yaitu  naïve  bayes classifier dan KNN

## 4.4.1. Implementasi Algoritma NBC
Pada  proses  implementasi  algoritma  naïve  bayes  ini menggunakan operator naïve bayes yang terdapat di rapidminer untuk klasifikasi di  mana  pada  proses  ini  menggunakan  dataset yang telah melalui proses preprocessing dan pembobotan kata

## Gambar 4 Rangkaian Operator NBC

## 4.4.2. Implementasi Algoritma KNN
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  algoritma  KNN  pada dataset  hasil  preprocessing  dan  pembobotan  kata.  Dimana implementasi  menggunakan  operator  pemodelan  KNN  yang terdapat di rapidminer.

## Gambar 6 Parameter Operator KNN
Pada  pengaturan  operator  terdapat  parameter  yang  akan  diatur diantaranya ialah “k” yaitu jumlah dokumen terdekat dengan data uji yang akan diambil. Measure types yaitu tipe atribut yang akan dihitung  dimana  dipilih  NumericalMeasures  karena  data  yang dihasilkan  pada  proses  pembobotan  kata  ialah  numerik. Kemudian parameter
numerical
measure
dipilih
EucludianDistance karena rumus ini ialah perhitungan jarak yang paling sering dipakai pada dataset angka [19]. Menurut [27] nilai k  sendiri  ditentukan  dengan  angka  ganjil  dan  lebih  besar  dari jumlah kelas, karena jika dipilih dengan angka genap maka akan ada kemungkinan hasil klasifikasi sulit untuk ditentukan karena akan terdapat hasil klasifikasi yang nilai masing-masing kelasnya sama. Maka dari itu nilai k pada penelitian ini ialah 3 karena telah cukup  untuk  memenuhi  syarat  yang  sudah  disebutkan sebelumnya.
4.5. Validasi
Pada  langkah  dilakukannya  validasi  menggunakan K-Fold Validation dimana  dilakukan  percobaan  10  kali  dan  membagi dataset  menjadi  10  bagian  secara  acak  dengan  komposisi  kelas yang sama alasan dilakukannya percobaan sebanyak 10 kali ialah karena  semakin  banyak  percobaan  dilakukan  serta  semakin banyak  data  yang  dilatih  semakin  baik  juga  akurasi  yang didapatkan  [28].  Proses  ini  menggunakan  operator Cross Validation yang  terdapat  di  rapidminer,  dimana    dalam Cross Validation akan menampung rangkaian operator NBC dan KNN.

## Gambar 7 Operator Cross Validation

## 4.6. Evaluasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  confusion  matrix  dari  hasil pengujian kedua algoritma klasifikasi NBC dan KNN

## 4.6.1. Confusion Matrix NBC

## Gambar 8 Confusion Matrix NBC
Langkah dilakukannya evaluasi performance penerapan metode NBC.  Dimana  pada  confusion  matrix  akurasi  yang  didapatkan sebesar  67.84%,  TP  atau  label  positif  yang  diprediksi  benar sebanyak  275  sedangkan  FP  atau  label  negatif  yang  diprediksi salah  sebanyak  174  dan  TN  atau  label  negatif  yang  diprediksi benar  sebanyak  339  sedangkan  FN  atau  label  positif  yang diprediksi salah sebanyak 117.

## 4.6.2. Confusion Matrix KNN

## Gambar 9 Confusion Matrix KNN
Tahap  ini  dilakukan  evaluasi  performa  penerapan  algoritma KNN.  Dimana  pada  hasil  confusion  matrix  akurasi  yang didapatkan sebesar 72.37%, TP atau label positif yang diprediksi benar  sebanyak  262  sedangkan  FP  atau  label  negatif  yang diprediksi  salah  sebanyak  120  dan  TN  atau  label  negatif  yang diprediksi  benar  sebanyak  393  sedangkan  FN  atau  label  positif yang diprediksi salah sebanyak 130.

## 4.7. Perbandingan Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukan  perbandingan  hasil  confusion  matrix antara  hasil  confusion  matrix  NBC  dan  hasil  confusion  matrix KNN dimana disajikan dalam bentuk sebagai berikut.
Tabel 10 Perbandingan Confusion Matrix 1 Accuracy Precision Recall pos neg pos neg NBC 67.84% 61.25% 74.34% 70.15% 66.08% KNN 72.37% 68.59% 75.14% 66.84% 76.61% Tabel 11 Perbandingan Confusion Matrix 2 TP TN FP FN NBC 275 339 174 117 KNN 262 393 120 130
Dari perbandingan hasil  confusion matrix pada tabel 10 dan 11 didapatkan  bahwa  perolehan  akurasi  pada  penerapan  algoritma KNN  lebih  besar  4.53%  dibanding  algoritma  NBC.  Dimana didapatkan akurasi tertinggi yaitu 72.37% dengan total sebanyak 905 data dimana 392 sentimen positif dan 513 sentimen negatif. Presisi  sentimen  postif  KNN  lebih  besar  7.34%  dan  presisi sentimen  negatif  KNN  lebih  besar  0.80%  dibanding  NBC, dimana  ini  disebabkan  karena  lebih  besarnya  TN  pada  presisi negatif dan lebih kecilnya FP pada presisi positif dibanding NBC. Recall  sentimen  negatif  KNN  lebih  besar  10.53%  yang disebabkan oleh lebih besarnya TN dan lebih kecilnya FP KNN dibanding  NBC.  Sedangkan  Recall  sentimen positif  KNN  lebih kecil 3.31% dibanding NBC yang disebabkan oleh lebih besarnya TP dan lebih kecilnya FN NBC dibanding KNN

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  pada  dataset  kumpulan  opini pengguna twitter tentang covid-19 maka dapat disimpulkan dari hasil  perbandingan  penerapan  algoritma  klasifikasi  KNN  dan NBC  pada  analisis  sentimen  dari  dataset  kumpulan  opini pengguna  twitter  tentang COVID-19 pada  tabel  4.14  bahwa algoritma  KNN  mendapat  akurasi  sebesar  72.37%  sedangkan algoritma NBC mendapat akurasi sebesar 67.84%. KNN menjadi algoritma klasifikasi yang paling baik untuk mengklasifikasikan sentimen(pendapat) negatif, Dimana label negatif yang diprediksi benar(TN) pada KNN lebih besar yaitu 393 dibanding NBC yang sebanyak  339.  sedangkan  NBC  menjadi  algoritma  yang  paling baik  untuk  mengklasifikasikan  sentimen(pendapat)  positif, dimana label positif yang diprediksi benar(TP) pada NBC lebih besar yaitu 275 dibanding KNN yang sebanyak 262 berdasarkan hasil  dari  analisis  sentimen(pendapat)  pada  dataset  kumpulan opini pengguna twitter tentang covid-19. Saran untuk penelitian selanjutnya  ialah  :  Penelitian  dapat  ditingkatkan  lebih  baik dengan menerapkan algoritma klasifikasi lain sebagai pembanding  algoritma.  Penelitian  dapat  ditingkatkan  lebih baik dengan  menerapkan  teknik  stemming  lain  seperti  algoritma porter, algoritma nazief dan adriani dan lain-lain yang tidak hanya stemming secara manual

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Kemp,  “DIGITAL  2021:  INDONESIA,” DATA
REPORTAL , 2021.
https://datareportal.com/reports/digital-2021-indonesia (accessed Dec. 27, 2021).
[2] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, Y. Azhar, and U. M. Malang, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine  pada  Analisis  Sentimen  Twitter,” SMATIKA JURNAL , vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020.
[3] M.  A.  Shereen,  S.  Khan,  A.  Kazmi,  N.  Bashir,  and  R. Siddique,  “COVID-19  infection:  Origin,  transmission, and characteristics of human coronaviruses,” Journal of Advanced Research , vol. 24. Elsevier B.V., pp. 91–98, Jul. 01, 2020. doi: 10.1016/j.jare.2020.03.005.
[4] M.  P.  Lestari,  D.  J.  Witarsyah,  and  F.  Hamami, “PERAMALAN  PERTAMBAHAN  PASIEN  COVID- 19 MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION FORECASTING GROWTH OF
COVID-19  PATIENTS  USING  SUPPORT  VECTOR
REGRESSION.”
[5] E. Kartika Sari, B. Ria EMD, M. Karina Putri, M. Eka Rosita,  P.  S.  Studi,  and  S.  Tinggi  Ilmu  Kesehatan Akbidyo,  “PANGAN  FUNGSIONAL  SEBAGAI ALTERNATIF  PENUNJANG  IMUN  DI  MASA PANDEMI,” 2021.
[6] I.  Mahfud  and  A.  Gumantan,  “Survey  Of  Student Anxiety Levels During The Covid-19 Pandemic,” Jp.jok (Jurnal Pendidikan Jasmani, Olahraga dan Kesehatan) , vol.  4,  no.  1,  pp.  86–97,  Nov.  2020,  doi: 10.33503/jp.jok.v4i1.1103.
[7] E.  T.  Handayani  and  A.  Sulistiyawati,  “ANALISIS SENTIMEN  RESPON  MASYARAKAT  TERHADAP KABAR  HARIAN  COVID-19  PADA  TWITTER KEMENTERIAN KESEHATAN DENGAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES,” Jurnal Teknologi dan
Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 3, pp. 32–37, 2021,
[Online].
Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[8] R.  Dwi  Septiana,  A.  Budi  Susanto,  and  T.  Tukiyat, “Analisis  Sentimen  Vaksinasi  Covid-19  Pada  Twitter Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  Dengan  Feature Selection  Chi-Squared  Statistic  Dan  Particle  Swarm Optimization,” pp. 49–56, 2021.
[9] N.  M.  A.  J.  Astari,  Dewa  Gede  Hendra  Divayana,  and Gede  Indrawan,  “Analisis  Sentimen  Dokumen  Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  27–29,  Nov.  2020,  doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[10] P.  H.  Prastyo,  A.  S.  Sumi,  A.  W.  Dian,  and  A.  E. Permanasari,  “Tweets  Responding  to  the  Indonesian Government’s  Handling  of  COVID-19:  Sentiment Analysis  Using  SVM  with  Normalized  Poly  Kernel,” Journal  of  Information  Systems  Engineering  and Business  Intelligence ,  vol.  6,  no.  2,  p.  112,  Oct.  2020, doi: 10.20473/jisebi.6.2.112-122.
[11] M. A. Rofiqi, Abd. C. Fauzan, A. P. Agustin, and A. A.
Saputra,  “Implementasi  Term-Frequency  Inverse Document  Frequency  (TF-IDF)  Untuk  Mencari Relevansi Dokumen Berdasarkan Query,” ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  58–64,  Dec.  2019,  doi: 10.28926/ilkomnika.v1i2.18.
[12] T. N. Wijaya, R. Indriati, and M. N. Muzaki, “Analisis Sentimen Opini Publik Tentang Undang-Undang Cipta Kerja Pada Twitter,” Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering , vol. 2, no. 2, pp. 78–83, 2021.
[13] S.  E.  Saad  and  J.  Yang,  “Twitter  Sentiment  Analysis Based on Ordinal Regression,” IEEE Access , vol. 7, pp.
163677–163685, 2019, doi:
10.1109/ACCESS.2019.2952127.
[14] R.  Kurniawan  and  A.  Apriliani,  “Analisis  sentimen masyarakat terhadap virus corona berdasarkan opini dari Twitter  berbasis  web  scraper,” Jurnal Instek (Informatika Sains dan Teknologi) , vol. 5, no. 1, pp. 67– 75, 2020.
[15]
E.  Kartika  and  J.  Gondohanindijo,  “Rancang  Bangun Model  Sentimen  Analisis  Review  Produk  Pada  Toko Online Menggunakan Naive Bayes,” Seminar Nasional Hasil  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada
Masyarakat , pp. 201–212, 2020.
[16] E.  Ramadhanta,  M.  Razaq,  D.  W.
Jacob, and F. Hamami, “Analisis Sentimen Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran  Online  Selama  Pandemi Covid-19  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Perbandingan Algoritma Klasifikasi,” e- Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 5, pp. 9000–9006,
2021.
[17] J. A. Septian, T. M. Fahrudin, and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan  Indonesia  Menggunakan  Pembobotan TF-IDF  dan  K-Nearest  Neighbor,”  2019.  [Online]. Available: https://t.co/9WloaWpfD5
[18] Rafiqa  Cahyani,  “ANALISIS  SENTIMEN  PADA MEDIA  SOSIAL  TWITTER  TERHADAP  TOKOH PUBLIK  PESERTA  PILPRES  2019,”  SKRIPSI,  UIN SUNAN AMPEL SURABAYA, Surabaya, 2019.
[19] N. Krisandi, B. Helmi, and I. Prihandono, “ALGORITMA  k-NEAREST  NEIGHBOR  DALAM KLASIFIKASI  DATA  HASIL  PRODUKSI  KELAPA SAWIT  PADA  PT.  MINAMAS  KECAMATAN PARINDU,” vol. 02, no. 1, p. 50, 2013.
[20] P. Pitria, “Analisis sentimen pengguna twitter pada akun resmi  samsung  indonesia  dengan  menggunakan  naïve bayes ,” Doctoral dissertation , 2014.
[21] A. Kurniawan and S. Adinugroho, “Analisis Sentimen Opini  Film  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dan Lexicon  Based  Features,”  2019.  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[22] Z.  Muhammad,  R.  Ramadhani,  and  H.  Rizqifaluthi, “Process  Mining  Akademik  Sekolah   Menggunakan RapidMiner,” MATICS , vol. 10, no. 2, p. 39, Mar. 2018, doi: 10.18860/mat.v10i2.5745.
[23] Ph. D. Zainal A. Hasibuan, METODOLOGI
PENELITIAN  PADA  BIDANG  ILMU  KOMPUTER
DAN TEKNOLOGI INFORMASI . 2007.
[24] Prof. Dr. Sugiyono, METODE
PENELITIAN KUANTITATIF, KUALITATIF DAN R & D .
ALFABETA, 2013.
[25] F.  Z.  Tala,  “A  Study  of  Stemming  Effects  on Information Retrieval in Bahasa Indonesia,” 2003.
[26] Kemdikbud,  “KBBI  Daring,”  Oct.  28,  2016. https://kbbi.kemdikbud.go.id/ (accessed Dec. 11, 2022).
[27] M.  Rivki  and  A.  M.  Bachtiar,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR  DALAM PENGKLASIFIKASIAN FOLLOWER TWITTER YANG  MENGGUNAKAN  BAHASA  INDONESIA,”
Jurnal Sistem Informasi , vol. 13, no. 1, p. 31, May 2017, doi: 10.21609/jsi.v13i1.500.
[28] A.  A.  Nabhan,  B.  Rahayudi,  and  D.  E.  Ratnawati, “Klasifikasi  Tweets  Masyarakat  yang  Membicarakan Layanan  GoFood  dan  GoRide  pada  GoJek  Dimedia Sosial  Twitter  Selama  Masa  Kenormalan  Baru  (New
Normal) dengan Metode Naïve Bayes,” 2021. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

## BIODATA PENULIS

## Habibi Aulia Nur Syifa
Merupakan Mahasiswa Jurusan Sistem Informasi di Universitas Nusantara PGRI Kediri.

## Arie Nugroho
Merupakan  Dosen  Di  Universitas  Nusantara PGRI Kediri Program Studi Sistem
Informasi.

## Rina Firliana
Merupakan Dosen Di Universitas Nusantara PGRI Kediri Program Studi Sistem
Informasi