## Perbandingan Algoritma Klasifikasi dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat tentang Kenaikan Harga BBM
Ngabdul Basidt 1 , Eko Supriyadi 2 , Agus Susilo 3
Prodi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas An Nuur Purwodadi, Indonesia
DOI : https://doi.org/10.31331/joined.v3i1.kodeartikel

## Info Articles
___________________ Keywords:
K-NN; Naive Bayes; Opinion;, Support Vector Machine, , social media, ____________________

## Abstrak
____________________________________________________________
Kenaikan  harga  bahan  bakar  minyak  (BBM)  telah  menjadi  permasalahan yang  cukup  kompleks  dan  kontroversial  .  Peningkatan  harga  BBM memengaruhi  berbagai  aspek  ekonomi  dan  sosial,  termasuk  inflasi,  biaya produksi,  dan  tarif  transportasi  di  Indonesia. Klasifikasi  sentimen menggunakan  algoritma Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine ,  dan K- Nearest  Neighbors untuk  menentukan  algorimat  klasifikasi  sentimen manakah  yang  terbaik.  Dengan  melakukan  perbangdingan  metode algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine , dan K-Nearest Neighbors untuk  menentukan  algorimat  klasifikasi  sentimen  manakah  yang  terbaik. Dengan  melakukan  perbangdingan  algoritma  klasifikasi  sentimen menghasilkan  akurasi yang paling tinggi didapatkan oleh algoritma Naive Bayes dengan  akurasi  sebesar  80,28%.  Kedua  adalah  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  dengan  akurasi  sebesar  73,89%.  Algoritma  yang memiliki  nilai  akurasi  paling  kecil  adalah  algorima K-Nearest  Neighbor (KNN)  dengan akurasi sebesar 50,00%.
Abstract ____________________________________________________________
The rise in fuel prices has been a very complex and controversial problem. As time went on, people's economies in Indonesia grew worse as they grew grew. .  Sentient  classification  USES  the  Naïve  Bayes,  Support  Vector Machine, and K-Nearest Neighbors to determine which sentiments are the best.  the  algorithm  had  the  highest  accuracy  so  far  as  Naïve  Bayes algorithm  with  an  accuracy  of  80.28%.  The  second  is  an  algorithm
Support  Vector  Machine  (SVM)  with  an  accuracy  of  73,89%.  The algorithm  that  has  the  smallest  accuracy  value  is  an  algorithmic  K- Nearest Neighbors (KNN) with 50% accuracy.
 Alamat Korespondensi: E-mail: abdol.basedt54@gmail.com
p-ISSN 2621-9484 e-ISSN 2620-8415

## PENDAHULUAN
Kenaikan  harga  bahan  bakar  minyak  (BBM)  telah  menjadi  permasalahan  yang cukup  kompleks  dan  kontroversial  di  banyak  negara  di  seluruh  dunia  [1].  Beberapa negara  mengalami  kenaikan  harga  BBM  karena  fluktuasi  harga  minyak  dunia  yang tinggi [2]. Oleh karena itu, beberapa negara memilih untuk menaikkan harga BBM dan mengurangi  subsidi  pemerintah  untuk  mengurangi  defisit  anggaran  dan  meningkatkan kestabilan  ekonomi  [3].  Kenaikan  BBM  dapat  mempengaruhi  distribusi,  transportasi, biaya produksi sehingga mempengaruhi harga-harga barang yang lain. Kebijakan dalam kenaikan  harga  BBM  selalu  menjadi  fenomena  dalam  berbagai  media  yang menyebabkan  terjadi  pro  dan  kontra  di  masyarakat  [4].  Banyak  media  seperti  tweet yang menyinggung tentang kenaikan BBM [5].
Di  antara  tweet-tweet  yang  di  sampaikan  oleh  masyarakat  ada  yang  bersifat positive, negative, dan netral. Untuk menentukan sifat dari tweet tersebut kita tidak bisa asal  dalam  melakukanya.  Salah  satu  cara  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut menggunakan  teknik  klasifikasi  sentimen  dengan  menganalisis  teks  digital  untuk menentukan  apakah  nada  emosional  pesan  tersebut  positif,  negatif,  atau  netral  [6]. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  klasifikasi  sentimen  analisis.  Ada banyak metode klasifikasi yang dapat digunakan, diantaranya metode Naïve Bayes [7]., Support  Vector  Machine [8].,  dan K-Nearest  Neighbors [9].  Adapun  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  suatu  kalimat  apakah  kalimat  tersebut  bersifat negative  atau  positive  supaya  membantu  pemerintah  untuk  membuat  keputusan  yang lebih baik dan mengurangi dampak kenaikan BBm bagi masyarakat.

## METODE

## A. Studi Literatur
Text mining merupakan salah satu cabang dalam ilmu komputer yang mempelajari tentang  ekstraksi  dokumen  teks  secara  otomatis,  sehingga  informasi  yang  terdapat  di dalamnya dapat dimunculkan [10]. Dalam penerapannya, text mining banyak dilakukan untuk  kebutuhan  marketing,  perencanaan  produksi,  pemasaran  digital,  dengan  sumber datanya  berupa  teks  dari  media  sosial  [11].  Pemanfaatan text  mining dengan menggunakan  data  dari  media  sosialdikarenakan  tulisan  dan  ulasan  dari  masyarakat memiliki  pengaruh  di  dunia  marketing,  sehingga  dengan  mengolah  data  teks menggunakan teknik text mining dapat menghasilkan informasi dan pengetahuan yang bisa dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan [12].
Dalam  text  mining  terdapat  tahap  preprocessing  yang  merupakan  tahap  yang cukup  menentukan  terhadap  hasil  akhir  performa  model  yang  terbentuk  [13].  Adapun tahapan-tahapan dari praprocessing yang di lakukan adalah.
1. Cleaning merupakan tahapan untuk membersihkan kalimat dari kata yang tidak diperlukan  untuk  mengurangi  noise  seperti  karakter  HTML,  RT,  ikon  emosi, hashtag  (#),  username  (@),  url  (http://situs.com),  email  (nama@situs.com), simbol dan tanda baca.
2. case folding merupakan tahapan merubah bentuk huruf menjadi huruf kecil atau disebut juga penyeragaman bentuk huruf.
3. Tokenizing merupakan tahap  pemotongan  string  inputan  berdasarkan  kata  yang menyusunnya.
Joined Journal (Journal of Informatics Education) 6 (2) (2023)
4. Stopword  Removal merupakan  proses  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak memiliki arti seperti kata “yang”, “di”, “itu” dan lain sebagainya.
5. Remove  Emotion merupakan  proses  pengilangan  emoticon  pada  tweet.  Ketika sedang  menulis  status  (tweet)  seseorang  kadang  salah  atau  kurang  tepat  dalam penggunaan emoticon, entah disengaja atau tidak banyak yang melakukannya.
6. Stemming merupakan  proses  pengubahan  kata  menjadi  kata  dasar  yang  sesuai dengan  aturan  bahasa  indonesia.  Proses  stemming  menggunakan  bantuan algoritma Sastrawi.
7. Normalisasi  bertujuan mempermudah  proses  analisis  sentimen  terhadap entitasentitas dikarenakan banyaknya kata yang tidak baku didalam tweet seperti singkatan, tanggal, jumlah mata uang, dan akronim.
K-NN  adalah  salah  satu  algoritma  paling  sederhana  untuk  memecahkan masalah klasifikasi.  Algoritma  ini  sering    digunakan    untuk    klasifikasi    teks    dan    data.   Pada metode  ini  dilakukan  klasifikasi  terhadap  obyek    berdasarkan    data    yang    jaraknya paling   dekat    dengan  obyek   tersebut  [14].    Tujuan    dari   algoritma   ini  adalah  untuk mengklasifikasikan    obyek    berdasarkan    atribut  dan  training    sample.  Algoritma    ini menggunakan  klasifikasi  ketetanggaan  sebagai  nilai  prediksi  dari  query  instance  yang baru. Adapun rumus yang digunakan sebagai berikut :
𝐷𝑥𝑦 = √∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2
Keterangan :
D : jarak terdekat S : data training E : data testing G : jumlah antar atribut individu 1 s/d n.
F : fungsi similitary atribut i antara kasus X dan kasus Y G : Atribut individu antara 1 sampai dengan n Langkah dalam
Naïve  Bayes salah  satu  metode  machine  learning  yang  memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes,  cara  kerja Naive  Bayes yaitu  memprediksi  probabilitas  di    masa    depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  [15]. Adapun rumus dasar dari naive bayes adalah :
P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)                                                                        (1)
Keterangan:
Peluang kejadian A sebagai B ditentukan dari peluang B saat A, peluang A, dan peluang  B.  Pada  pengaplikasiannya  nanti  rumus  pada  persamaan  (1)  berubah  menjadi persamaan (2).
P(Ci|D) = (P(D|Ci) * P(Ci)) / P(D)                                                                    (2)
Joined Journal (Journal of Informatics Education) 6 (2) (2023)
Naïve  Bayes atau  bisa  disebut  sebagai Multinomial  Naïve  Bayes merupakan model  penyederhanaan  dari  Metoda  Bayes  yang  cocok  dalam  pengklasifikasian  teks atau  dokumen.  Pada  persamaan  (3)  merupakan  persamaan model  penyederhanaan dari Metoda Bayes.
VMAP = arg max P(Vj | a1, a2,.......an)                                                        (3)
Berdasarkan  persamaan  (3),  maka  persamaan  (1)  dapat  ditulis  seperti  yang terdapat pada persamaan(4)
VMAP = agr max (Vj eV) 𝑃 ( 𝑎 1,2…… 𝑎𝑛 | 𝑃 ( 𝑉𝑗 ) | 𝑃 ( 𝑎 1, 𝑎 2…. 𝑎𝑛 )            (4)
Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode dalam supervised learning yang  biasanya  digunakan  untuk  klasifikasi  (seperti Support  Vector Classification )  dan  regresi  ( Support  Vector  Regression )  [16].  Dalam  pemodelan klasifikasi, SVM memiliki konsep yang lebih matang dan lebih jelas secara matematis dibandingkan  dengan  teknik-teknik  klasifikasi  lainnya.  SVM  juga  dapat  mengatasi masalah klasifikasi dan regresi dengan linear maupun non linear.
Penelitian  terkait  dengan  klasifikasi  sudah  banyak  dilakukan  oleh  para  peneliti sebelumnya, baik untuk data teks [17], data citra atau gambar [18], serta data terstruktur [5].  Klasifikasi  merupakan  proses  untuk  menemukan  sekumpulan  model  yang dijelaskan  kelas-kelas  data,  sehingga  model  tersebut  dapat  digunakan  untuk memprediksi nilai suatu kelas yang belum diketahui pada sebuah objek [2].
Pada  penelitian  [19]  membahas  tentang  pemakaian  algoritma Naive  Bayes Classifier ,  KNN  dan Desicion  Tree untuk  Klasifikasidaerah  kemacetan  dikota  Jakarta. Dari penelitian ini menghasilkan Naive Bayes akurasi sebesar 80%, Pada metode KNN akurasi sebesar 80%, dan pada metode Decision Tree akurasi sebesar 100.
Pada  penelitian  [20]  membahas  tentang  mengimplementasikan  algoritma  KNN ( K - Nearest Neighbor ) dalam analisis sentimen pengguna Twitter tentang topik Pilkada DKI 2017. Dari penelitian ini menghasilkan Nilai K-NN akurasi terbesar adalah 67,2% ketika k=5, presisi tertinggi 56,94% ketika k=5, dan recall 78,24% dengan k=15.
Pada  penelitian  [16]  membahas  tentang  pemakaian  algoritma Naive  Bayes Classifier (NBC) Dan Support Vector Machine (SVM) untuk menganalisis tweet yang membicarakan  tentang  issu  public  yaitu pilkada  2020  di tengan  Pandemic  COVID-19. Dari  penelitian  ini Naive  Bayes memiliki  performansi  yang  baik  untuk  melakukan klasifikasi tweet dengan tingkat akurasi 92,2%..
Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  peneliti  sebelumnya,  belum ditemukan  perbandingan  dokumen  teks  dengan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes , KNN dan Support Vector Machine .
Prepocessing Data  Cleaning Mulai Literatur Crawling Tweet Uji Performa Model

## B. Database
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  yang  diambil  dari Twitter melalui Search API dengan parameter query “BBM naik”. Proses pengumpulan data  dilakukan  pada  rentang  bulan  september  2022  sampai  desember  2022  dengan database berjumlah 3.856 data.

## C. Metodelogi Penelitian
Metode  penelitian  ini  dimulai  dari  studi  literatur  yang  dilanjutkan  dengan pengambilan dataset. Dataset diambil dengan cara crawling data twitter dengan melalui Search  API  dengan  parameter  query  “BBM  naik”  seperti  yang  telah  disebutkan  pada poin sebelumnya. Dari 3.856 data yang telah dikumpulkan yang bisa digunakan hanya 1.280  data  dikarenakan  tidak  semua  data  antara  bulan  September  2022  hingga Desember  2022  dapat  dikategorikan  sebagai  komentar  yang  bisa  diklasifikasikan sebagai tweet  positif  atau  negatif,  seperti  contoh tweet  tentang  promo  atau tweet yang digunakan  sebagai  syarat  mendapatkan  give  away.Data  yang  telah  diambil  diolah terlebih  dahulu  di  tahap preprocessing .  Tahap preprocessing ini  dilakukan  dengan beberapa  proses,  dimulai  data cleaning,  Remove  Emotion,  case  folding,  tokenizing, stopword removal, stemming dan normalisasi . Setelah preprocessing selesai dilakukan, maka kita akan lanjut ketahap selanjutnya yaitu pengujian model dari database tersebut dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  yaitu  algoritma naive  bayes,  K-NN ,  dan Support Vector Machine (SVM) kemudian dilihat performa model dengan mencari nilai Cross  Validation.  Semakin  kecil  nilai  Cross  Validation  maka  semakin  baik  pula performa  model  klasifikasi  yang  terbentuk.  Metode  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar 1 berikut :
Gambar 1. Metode Penelitian
1. SVM 2. K-NN Klasifikasi Case Folding Tokenizing Steming Stopword removal 3. Naive Bayes Remove emotion
Gambar  1  di  atas  menunjukkan  alur  metode  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian  ini.  Selanjutnya  dilakukan  proses  penelitian  dan  dibahas  serta  memunculkan hasil seperti yang dijelaskan pada bab selanjutnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  database  yang  telah  dilakukan  dengan  cara crawling pada  sosial media  berbasis  teks  twitter  mendapatkan  1.280  dataset.  Agar  dataset  ini  siap  untuk dilakukan  pengolahan,  perlu  perlakuan  awal  atau  tahap preprocessing yaitu  data cleaning,  Remove  Emotion,  case  folding,  tokenizing,  stopword  removal,  stemming dan normalisasi . Tahap preprocessing ini dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Tahap Prapreprocessing dataset Data Awal Data Cleaning Remove Emotion Case Folding Tokenizing Stopword Removal Stemming Normalisasi 1. IniSleman Ya paling 1-2 detik. Kalo antrinya
15 motor berarti total beda 30-45 detik. kalo saya masih maklum daripada banyak bensin tumpah sia?????.  Tapi nek nyetater n naik motor tanpa memajukan dulu itu emang bikin nyesek karena biasanya lama .
1. IniSleman Ya paling 1-2 detik. Kalo antrinya 15 motor berarti total beda 30- 45 detik. kalo saya masih maklum daripada banyak bensin tumpah sia?????.  Tapi nek nyetater n naik motor tanpa memajukan dulu itu emang bikin nyesek karena biasanya lama. 1. IniSleman Ya paling 1-2 detik. Kalo antrinya 15 motor berarti total beda 30-45 detik. kalo saya masih maklum daripada banyak bensin tumpah sia?????.  Tapi nek nyetater n naik motor tanpa memajukan dulu itu emang bikin nyesek karena biasanya lama. 1. inisleman ya paling 1-2 detik. kalo antrinya 15 motor berarti total beda 30- 45 detik. kalo saya masih maklum daripada banyak bensin tumpah sia?????.  tapi nek nyetater naik motor tanpa memajukan dulu itu emang bikin nyesek karena biasanya lama . 1. Inisleman ya paling 1-2detik kalo antrinya 15motor berarti total beda 30-45 detik Kalo saya masih maklum daripada banyak bensin tumpah Sia tapi nek nyetater n naik motor tanpa memajukan dulu itu emang bikin Nyesek karena biasanya lama 1. Contoh nyata Harga hp bukanya turun Malah naik bensin 3. Inisleman paling 1-2detik antrinya 15motor berarti total beda 30-45 detik masih maklum daripada banyak bensin tumpah nyetater naik motor tanpa memajukan dulu bikin Nyesek biasanya lama 1. sleman paling detik antrinya motor berarti total beda detik masih maklum daripada banyak bensin tumpah nyetater naik motor tanpa maju dulu bikin Nyesek biasa lama 1. sleman paling detik antrinya motor berarti total beda detik masih maklum daripada banyak bensin tumpah nyetater naik motor tanpa maju dulu bikin Nyesek biasa lama 2. Contoh nyata adlh harga hp bukannya 2. contoh nyata adlh harga hp bukannya turun 2. contoh nyata adlh harga hp bukannya turun malah naik, 2. contoh nyata adlh harga hp bukannya turun malah naik, 2. contoh nyata adlh harga 2. Contoh nyata Harga hp 2. Contoh nyata Harga hp 2. Contoh nyata Harga hp
Turun malah naik, pantek. bensin aplg malah naik, pantek. bensin aplg pantek. bensin aplg pantek. bensin aplg hp bukannya turun malah naik pantek bensin aplg bukanya turun Malah naik bensin bukan turun Malah naik bensin bukan turun Malah naik bensin 3.   .... ………. . 3. …………….   3. …………….. 3. ………….. 3. ...... ……… 3. . ………….. 3. . ……………. 3. . ………… 1.280. ………. 1.280………...   1.280………….. 1.280. …….. 1.280. ……… 1.280. …… .. 1.280 …………… 1.280. …………
Setelah  tahap preprocessing dilakukan,  dilanjutkan  dengan  ketahap  selanjutnya yaitu pengujian model dari database tersebut dengan menggunakan algoritma klasifikasi yaitu  algoritma naive  bayes,  K-NN, dan Support  Vector  Machine (SVM).  dalam pengujian model peneliti menggunakan Rapidminer untuk menguji database tersebut.
Pengujian  permodelan  pertama  yang  di  lakukan  oleh  peneliti  adalah  algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan K-fold cross-validation .
Gambar 2. Pemodelan Uji Klasifikasi
Gambar 2 adalah pemodelan yang sudah dibuat oleh peneliti. Adapun hasil dari pengujian algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai berikut :

## Gambar 3. Hasil Uji SVM
Gambar  3  adalah  gambaran  hasil  performa  yang  di  dapatkan  oleh  algoritma Support  Vector  Machine (SVM).  Dari  gambar  tersebut  kita  dapat  melihat  bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) memiliki accurasy sebanyak 73,89% . Nilai
recall masing-masing kelas sebesar 96,67% untuk kelas positif dan 51, 11% untuk kelas negatif. Sedangkan nilai presisi masing-masing kelas adalah sebesar 66,41% untuk kelas positif  dan  93,88%  untuk  kelas  negatif. Nilai  akuriasi ini  disebabkan adanya  beberapa data  yang  salah  diklasifikasikan  oleh  sistem  yaitu  30  data  positif  diklasifikasikan  data negatif dan 440 data negatif diklasifikasikan menjadi data positif.
Pengujian  model  Algoritma  yang  kedua  adalah  Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  dengan  permodelan  yang  sama  dengan  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM).  Adapun  hasil  dari  pengujian  Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  sebagai berikut :

## Gambar 4. Hasil Uji K-NN
Gambar 4 adalah gambaran hasil performa yang di dapatkan oleh Algoritma K- Nearest Neighbor (KNN). Dari gambar tersebut kita dapat melihat bahwa Algoritma K- Nearest  Neighbor (KNN)  memiliki  accurasy  sebanyak  50,00%  .  Nilai  recall  masing- masing  kelas  sebesar  100,00%  untuk  kelas  positif  dan  0,00%  untuk  kelas  negatif. Sedangkan nilai presisi masing-masing kelas adalah sebesar 50,00% untuk kelas positif dan 0,00% untuk kelas negative.
Pengujian  model  Algoritma  yang  terakir  adalah  Algoritma Naive  Bayes .  hasil dari pengujian Algoritma Naive Bayes sebagai berikut :
Gambar 5. Hasil Uji Naive Bayes
Gambar  5  adalah  gambaran  hasil  performa  yang  di  dapatkan  oleh  algoritma Naive  Bayes .  Dari  gambar  tersebut  kita  dapat  melihat  bahwa  algoritma Naive  Bayes memiliki accurasy sebanyak 80,28% . Nilai recall masing-masing kelas sebesar 95,11% untuk  kelas  positif  dan  65,44%  untuk  kelas  negatif.  Sedangkan  nilai  presisi  masing- masing kelas adalah sebesar 73,35% untuk kelas positif dan 93,05% untuk kelas negatif.
Nilai  akuriasi  ini  disebabkan  adanya  beberapa  data  yang  salah  diklasifikasikan  oleh sistem  yaitu  44  data  positif  diklasifikasikan  data  negatif  dan  311  data  negatif diklasifikasikan menjadi data positif.
Berdasarkan  hasil  imlementasi  masing-masing  algoritma  klasifikasi,  adapun hasil nilai performance semua algoritma ditunjukan pada tabel berikut ini :
Tabel 2. Hasil Nilai Peforma Semua Algoritma No Algorima Akurasi Recall Presisi Positif Negatif Positif Negatif 1 SVM 73,89% 96,67% 51,11% 66,41% 93,88% 2 K-NN 50,00% 100,00% 0,00% 50,00% 0,00% 3 Naive Bayes 80,28% 95,11% 65,44% 73,35% 93,05%
Dari  Tabel  2    tersebut  terlihat  masing-masing  algoritma  memiliki  nilai  akurasi yang  tidak  sama.  Akurasi  yang  paling  tinggi  didapatkan  oleh  algoritma Naive  Bayes dengan  akurasi  sebesar  80,28%.  Kedua  adalah  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  akurasi  sebesar  73,89%.  Algoritma  yang  memiliki  nilai  akurasi  paling kecil adalah algorima K-Nearest Neighbor (KNN)  dengan akurasi sebesar 50,00%.
Tabel 3. Hasil Nilai Peforma Semua Algoritma 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 120,00% Positif Negatif Positif
Negatif Akurasi Recall Presisi
1 SVM
2 K-NN
3 Naive Bayes

## SIMPULAN
Model  klasifikasi  yang  terbentuk  dari  penelitian  ini  pada  1.280  dataset  sampel dengan  menggunakan    algoritma naive  bayes,  K-NN, dan Support  Vector  Machine (SVM).  Pada  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  didapatkan  akurasi  sebesar 73,89%,  Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)    didapatkan  akurasi  sebesar  50,00% Dan  Algoritma Naive Bayes didapatkan akurasi  sebesar  80,28%.Kesimpulan  lain  yang didapatkan pada penelitian ini menunjukkan bahwa Algoritma klasifikasi yang memiliki tingkat  Akurasi  yang  paling  tinggi  adalah  Algoritma Naive  Bayes dengan  Akurasi sebesar  80,28%  dan  Algoritma  klasifikasi  yang  memiliki  tingkat  Akurasi  yang  paling rendah  adalah  Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)    didapatkan  akurasi  sebesar 50,00%. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) kurang baik diterapkan, terutama untuk data teks yang singkat seperti yang didapatkan melalui platform media sosial Twitter.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Normah,  “Naïve  Bayes  Algorithm  For  Sentiment  Analysis  Windows  Phone Store  Application  Reviews,” SinkrOn ,  vol.  3,  no.  2,  p.  13,  2019,  doi: 10.33395/sinkron.v3i2.242.
[2] D.  Goldblatt,  “ANALISIS  KOMPARASI  ALGORITMA  KLASIFIKASI  DATA MINING  UNTUK  PREDIKSI  MAHASISWA  NON  AKTIF,” Semin.  Neurol. , vol. 14, no. 1, pp. 241–249, 1994, doi: 10.2307/j.ctv11hppt6.3.
[3] H. Parveen and S. Pandey, “Sentiment analysis on Twitter Data-set using Naive Bayes  algorithm,” Proc.  2016  2nd  Int.  Conf.  Appl.  Theor.  Comput.  Commun.
Technol. iCATccT 2016 , pp. 416–419, 2017, doi:
10.1109/ICATCCT.2016.7912034.
[4] N. Tri Romadloni, I. Santoso, and S. Budilaksono, “Perbandingan Metode Naive Bayes,  Knn  Dan  Decision  Tree  Terhadap  Analisis  Sentimen  Transportasi  Krl Commuter Line,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[5] W.  T.  Handoko,  E.  Supriyanto,  D.  I.  Purwadi,  Z.  Budiarso,  and  H.  Listiyono, “Klasifikasi  Opini  Pengguna  Media  Sosial  Twitter  Terhadap  JNT  Di  Indonesia dengan  Algoritma  Decision  Tree,” J.  Sains  Komput.  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 790–799, 2022.
[6] K.  Jasa,  “Bab  2  Landasan  Teori,” Apl.  dan  Anal.  Lit.  Fasilkom  UI ,  vol.  m,  no.
1998, pp. 7–34, 2000, [Online]. Available: http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/655/jbptunikompp-gdl-supriadini-32740-6-
12.unik-i.pdf
[7] S.  I.  Sari,  W.  Safitri,  and  R.  D.  P.  Utami,  “Pengaruh  Pendidikan  Kesehatan Dengan Metode Demonstrasi Terhadap Praktik Pertolongan Pertama Luka Bakar Pada Ibu Rumah Tangga Di Garen Rt.01/Rw.04 Pandean Ngemplak Boyolali,” J. Kesehat. Kusuma Husada , pp. 98–105, 2018, doi: 10.34035/jk.v9i1.266.
[8] M. Ichwan, I. A. Dewi, and Z. M. S, “Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Untuk Menentukan TingkatKemanisan Mangga Berdasarkan Fitur Warna,” MIND
J. , vol. 3, no. 2, pp. 16–23, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v3i2.16-23.
[9] G.  A.  Rosso,  “Milton,” William  Blake  Context ,  no.  September,  pp.  184–191, 2019, doi: 10.1017/9781316534946.021.
[10]  K.  V.  S.  Toy,  Y.  A.  Sari,  and  I.  Cholissodin,  “Analisis  Sentimen  Twitter menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dengan  Relevance  Frequency  Feature Selection (Studi Kasus: Opini Masyarakat mengenai Kebijakan New Normal),” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  11,  pp.  5068–5074,  2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[11]  S.  R.  I.  Rezeki,  “Penggunaan  sosial  media  twitter  dalam  komunikasi  organisasi (studi  kasus  pemerintah  provinsi  dki  jakarta  dalam  penanganan  covid-19),” J. Islam. Law Stud. , vol. 04, no. 02, pp. 63–78, 2020.
[12]  M.  M.  Rybarczyk et  al. ,  “Revue  systématique  des  cas  de  blessures  par  brûlure dans  les  pays  à  revenu  faible  et  intermédiaire:  épidémiologie  dans  la  région africaine de l’OMS,” African J. Emerg. Med. , vol. 7, no. 1, pp. 30–37, 2017, doi: 10.1016/j.afjem.2017.01.006.
[13]  F.  Handayani  and  S.  Pribadi,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier dalam  Pengklasifikasian  Teks  Otomatis  Pengaduan  dan  Pelaporan  Masyarakat melalui Layanan Call Center 110,” J. Tek. Elektro , vol. 7, no. 1, pp. 19–24, 2015.
[14]  A.  Herdhianto, Sentiment  Analysis  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) Pada Tweet Tentang Zakat . 2020. [Online]. Available:
http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/53661
[15]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter  Bmkg  Nasional,” J.  Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[16]  V.A.R.Barao,  R.C.Coata,  J.A.Shibli,  M.Bertolini,  and  J.G.S.Souza,  “ANALISIS SENTIMEN  OPINI  MASYARAKAT  PENGGUNA  TWITTER  TERHADAP PARIWISATA LAMPUNG

## MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR
MACHINE DAN NAIVE BAYES,” Braz Dent J. , vol. 33, no. 1, pp. 1–12, 2022.
[17]  Yuli  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika,” J.  Edik  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219, 2019.
[18]  M.  C.  Wujaya  and  L.  W.  Santoso,  “Klasifikasi  Pakaian  Berdasarkan  Gambar Menggunakan Metode YOLOv3 dan CNN,” J. INFA , vol. 9, no. 1, pp. 2–7, 2021.
[19]  N.  Tri  Romadloni,  I.  Santoso,  S.  Budilaksono,  and  M.  Ilmu  Komputer  STMIK Nusa  Mandiri  Jakarta,  “PERBANDINGAN  METODE  NAIVE  BAYES,  KNN
DAN

## DECISION
TREE

## TERHADAP ANALISIS SENTIMEN TRANSPORTASI KRL COMMUTER LINE.”
[20]  A. Heriyanto, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Stanting Pada Balita,” Publ. Ilm. Univ. Muhammadiyah Jember , 2021.