## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFICATION UNTUK KLASIFIKASI SENTIMENT TWEET TERHADAP PLATFORM STREAMING ILEGAL
Angga Sukma Wahyu P.P 1 , Jati Sasongko Wibowo 2 , I Putu Brama Arya Di Putra 3
Universitas Stikubank Semarang 12 ,  Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia 3 Jl. Tri Lomba Juang, Mugassari, Kec. Semarang Sel., Kota Semarang, Jawa Tengah E-mail : anggasukma2057@mhs.unisbank.ac.id 1 , jatisw@edu.unisbank.ac.id 2 , iputu@gmail.com 3

## ABSTRAK
Indonesia  termasuk  salah  satu  negara  dengan  pengguna  platform  streaming  ilegal  terbanyak  di  dunia, menurut  survei Asia  Video  Industry  Association's,  Coallition  Againts  Piracy  (CAP) mengungkap  bahwa 63% warga Indonesia yang menggunakan streaming online, lebih suka menonton dari platform streaming ilegal  secara  gratis  dengan  berbagai  macam  „konsekuensi‟,  disisi  lain  tindakan  menonton  secara  ilegal termasuk tindakan  melanggar hukum karena tidak  memiliki  izin  siar, dimana  hal  ini dapat  menimbulkan berbagai  macam  jenis  komentar  ataupun  tanggapan  dari netizen terhadap  maraknya  platform  streaming ilegal ini, komentar ataupun tanggapan dari netizen dapat berjenis sentimen positif dan negatif. Komentar berupa sentimen ini dapat muncul dari berbagai media, salah satunya media sosial twitter, dimana media ini  merupakan  salah  satu  tempat  yang  berguna  untuk  menyerukan  pendapat,tanggapan  ataupun  reaksi sentimen.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  komentar,  tanggapan netizen terhadap  platform streaming ilegal yang akan diklasifikasikan kedalam sentimen positif dan negatif dengan Algoritma Naïve Bayes  Classification dengan  bantuan  metode  pembobotan  kata TF-IDF(Term  Frequency  –  Invers Dokument  Frequency) .  Dalam  penelitian  ini  diperoleh  hasil  seimbang  dimana  data  dengan  sentimen positif sebesar 50% sedangkan data dengan sentiment negatif sebesar 50% dengan nilai rata-rata accuracy 50%, precission 53%, recall 51%, and  f-measure 51%.
Kata kunci : Analisis sentimen, Algoritma naïve bayes classification , Streaming ilegal, Twitter .

## ABSTRACTS
According to a survey by the Coalition Against Piracy (CAP) of the Asia Video Industry Association, 63% of  online  streaming  service  users  in  Indonesia  prefer  to  watch  illegal  streaming  platforms  for  free  with various "consequences."  This makes Indonesia  become one of  the nations with the highest  percentage of users of illegal streaming platforms.In the other side, illegally stream can also violate broadcasting rights rules,  which  can  result  some  of  comments  from  internet  users,  including  those  with  both  positive  and negative  feeling  about  the  existence  of  this  illegal  streaming  platforms.Comments  in  the  form  of  these sentiments may be found in a variety of media, one of which is the social media site Twitter. Twitter serves as a platform for the expression  of  thoughts and sentiments as  well as for enjoy free time. This research was  conducted  to  find  out  the  comments  and  opinions  of  netizens  about  illegal  streaming  platforms  and will  be  classified  into  positive  and  negative  sentiments  using  the  Naïve  Bayes  Classification  Algorithm with the help of the TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) weighting method. In this study,  balanced  results  were  obtained  where  positive  sentiment  data  was  50%  while  negative  sentiment data was 50% with the value of accuracy 50%, precission 53%, recall 51%, and f-measure 51 %
Keywords: Illegal streaming, Naïve bayes classification algorithm, Sentiment analisys, Twitter
1. PENDAHULUAN
Platform streaming ilegal merupakan situs
penyedia tontonan ilegal yang berisi konten yang tidak  resmi  dan  melanggar  hukum  hak  cipta, tahun  2019  pemerintah  indonesia  tercatat  telah berhasil  memblokir  sebanyak  1.946  platform streaming  ilegal,  namun  karena  banyaknya peminat  di  Indonesia,  eksistensi  platform streaming  ilegal  ini  menjadi  tidak  mudah dimusnahkan.  Survei  dilakukan  YouGov  untuk Coalition  Against  Privacy  (CAP)  dari  Asia Video  Industry  Association,  menghasilkan  data 63% warga Indonesia lebih sering menggunakan platform  streaming  untuk  menonton  video premium secara gratis (1), dengan mengungulkan fasilitas utamanya yaitu
memberikan akses secara gratis kepada pengguna, tentunya hal ini memberikan pertimbangan  bagi  netizen  dan  menimbulkan berbagai macam  komentar,tanggapan  serta reaksi  sentimen  terhadap  eksistensi  platform strreaming ilegal tersebut.
Reaksi  sentimen  dapat  ditemukan  di  berbagai macam  media  termasuk  twitter.  Twitter  menjadi salah  satuumedia  sosial  dengan  user  terbanyak, tercatat  pada  kuartal  I-2022  total  user  mencapai sebanyak  229  juta  diseluruh  dunia  (2).  Twitter berperan  sebagai  wadah  untuk  menyampaikan komentar,pendapat  dan  juga  reaksi  sentimen. Banyaknya  pengguna  twitter  dapat  dipastikan sumber  informasi,  tersebar  sangat  banyak  di media  sosial  tersebut,  tentunya  hal  ini  bisa dimanfaatkan  untuk  sarana  dalam  mengetahui reaksi  sentimen  dari  netizen  terkait  platform streaming ilegal apakah termasuk kedalam reaksi sentimen positif atau negatif.
Analisis  sentiment  adalah  proses  pengumpulan data  dari  internet  yang  bersumber  dari  berbagai media  sosial  bertujuan  untuk  mendapatkan  data dalam  bentuk  teks  yang  berisi  opini,emosi, tingkah laku seseorang terhadap suatu objek dari pengguna media sosial tersebut dengan mengklasifikasikan  data  kedalam  opini  positif maupun  opini  negatif  (3),  analisis  sentiment dapat digunakan untuk menganalisa, menggambarkan  serta  memprediksi  perasaan hati  seseorang  pada  suatu objek  tertentu,  karena analisis  sentiment  berfokus  pada  analisa  dan pemahaman  emosi  dari  tinjauan  pola  pada  teks (4).
Klasifikasi  adalah  salah  satu  metode  yang dipergunakan  dalam  melakukan  penelitian  di bidang data mining/penambangan data. Kegunaan  dari  klasifikasi  adalah  menentukan suatu fungsi atau model dalam membagi data ke dalam  kelas  yang  telah  ditentukan  kemudian memprediksi  kelas  dari  suatu  data  yang  belum diketahui  kelasnya  dengan  bantuan  suatu  model algoritma  berdasarkan  data  latih,  sehingga  data baruu  dan  data  uji  bisa  diklasifikasikan berdasarkan model tersebut (5).
Dalam melakukan proses klasifikasi dibutuhkan sebuah algoritma. Algoritma  Naïve Bayes Classification adalah metode  klasifikasi yang berakar  pada  teorema Bayes .  Proses  klasifikas menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik
, untuk melakukan prediksi peluang berdasarkan hasil  model  sebelumnya (Teorema  Bayes) dengan ciri utama yaitu asumsi yang sangat kuat (naif)  akan  ketergantungan  dari  masing-masing kondisi/kejadian, (6).
Penelitian  ini  akan  melakukan  klasifikasi terhadap  data  analisis  sentimen  dalam  bentuk teks terhadap platform streaming ilegal dan akan diklasifikasikan  kedalam  kelas  sentimen  positif dan  negatif.Data  pada  pada  penelitian  ini diperoleh melalui twitter dengan proses crawling data.Algoritma  yang  dipakai  dalam  tahap klasifikasi  adalah  Algoritma Naïve  Bayes Classification .

## 2. METODE PENELITIAN
Terdapat  beberapa  langkah  atau  tahap  pada proses  penelitian.  Terlampir  pada  gambar  1 berikut.
Gambar 1.  Alur Tahap Penelitian

## 2.1. Pengumpulan/Crawling  data
Sebelum  melakukan  penelitian  tahap  pertama pada  penelitian  ini  adalah  melakukan  proses crawling data, dalam analisis sentimen pengumpulan  data  juga  dapat  disebut  dengan crawling  data,  proses  ini  bertujuan  untuk melakukan  pengambilan  data  yang  bersifat public  secara  online,  dalam  penelitian  ini  data yang  diambil  data  berbentuk  teks  dan  diperoleh dari  media  sosial  twitter  dengan  memanfaatkan salah  satu  fiturnya  yaitu API(Application Programming Interface) .Data terkumpul
sebanyak 480 data ,pengumpulan data dilakukan sejak  2  November  2022  hingga  14  Desember 2022.  Setiap  data  akan  dilabeli  secara  manual dengan cara memberi kelas positif dan negatif.

## 2.2. Pre Processing/ Pra Proses
Setelah diperoleh data dari proses crawling data, kemudian dilakukan pre processing, pre processing/pra  proses,  pre  processing  adalah tahap  pembersihan  data  dari  berbagai  macam noise  atau  gangguan  (7),  seperti  simbol,  tanda baca,  emoticon,  dsb,  hal  ini  dilakukan  dengan tujuan untuk mempermudah sistem dalam proses membacanya.
Preprocessing/Pra proses dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  tahap pembersihan diantaranya dapat disimak dalam  tabel 1.
Tabel 1. Pre Processing
bahasa Indonesia 5 Stopword Proses  yang  bertujuan  untuk menghapus ataupun menghilangkan kata yang tidak  memiliki  makna  serta arti yang berpengaruh terhadap  proses  penelitian analisis sentiment 6 Stemming proses pengembalian   kata berimbuhan yang akan dikembalikan kedalam bentuk kata dasar

## 2.3. Pembobotan kata dengan TF-IDF
TF-IDF(Term  Frequency  Invers  Document Frequency) merupakan sebuah proses pembobotan  atau  pemberian value /nilai  kepada setiap  kata  dalam  suatu  dokumen  penelitian,hal ini  dilakukan  untuk  merepresentasikan  data  teks menjadi numeric, TF-IDF berguna mempermudah algoritma Naive Bayes Classification dalam melakukan proses penghitungan, proses pembobotan kata
dilakukan  dengan  bahasa  pemrograman python menggunakan google  colab sebagai  media praktik. TF-IDF menggabungkan  dua  metode penghitungan,  yaitu TF(Term  Frequency) kata yang terkandung dalam dokumen dan IDF(Invers  Document  Frequency) dokumen yang mengandung kata (8), dapat disimak dalam persamaan 1,2,3 (9).
��(�, �) =  �(�, �)
(1)
1+�
���(�) = ��� 1+��(
�) + 1 (2)
�� − ��� = ��(�, �) =  �(�, �) (3) Keterangan:
TF(d,t)  =    Term Frequency
F(d,t) =  frekuensi  kemunculan  kata(t)  dalam dokumen d
IDF(t)  =  Invers  Dokument  Frequency  pada
N = setiap term(t) jumlah keseluruhan data Df(t) =  jumlah  dokumen  yang  mengandung term (t)

## 2.4. Algoritma Naive Bayes Classification
Algoritma  Naive  Bayes  Classification adalah metode  klasifikasi berdasarkan
No  Tahap Keterangan 1 Cleansing Proses  pembersihan  data  dari hal-hal  yang  tidak  diperlukan berupa tanda baca, emoticon,simbol,  angka  dan sebagainya 2 Casefolding Proses  untuk  merubah  setiap huruf  kapital  dalam  sebuah kalimat menjadi huruf kecil 3 Tokenizing Proses  yang  berfungsi  untuk memisahkan  sebuah  kalimat menjadi beberapa kata/token 4 Normalisasi Proses  yang  bertujuan  untuk mengubah  suatu  kata  yang
tidak  baku  dalam  kalimat menjad  kata  baku  sesuai ketentuan  EYD(Ejaan  Yang Disempurnakan) kamus
teori kemungkinan dan teorema Bayesian dengan  asumsi  setiap  variable  atau  parameter penentu  keputusan  bersifat bebas (independence )  sehingga  eksistensi/keberadaan setiap variable tidak  ada  kaitannya  dengan keberadaan  atribut  yang  lain. Teorema  bayes yaitu  memperkirakan  peluang  dengan  mengacu hasil  model  sebelumnya  (10).  Penghitungan
Naive Bayes Classification dihitung menggunakan persamaan berikut (11). validation (validasi  silang)  dengan  tujuan menentukan  nilai  dan  menguji  sebuah  proses algoritma dengan cara membagi sampel data( training ) secara acak serta mengelompokan data  sebanyak  nilai k-  fold, dimana  sebagian kelompok  dijadikan  data  testing  dan  kelompok lainnya dijadikan data training (14).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
�(�|�) = �(�|�).�(�) �(�) Keterangan : (4) Dalam  hasil penelitian, terkumpul  sebanyak 266 tweet yang  diperoleh  melalui  twitter,  dengan metode crawling data  menggunakan  bahasa pemrograman python dengan  beberapa  l ibrary antara    lain python-csv,  pandas,  sckit  learn, P(c|X) =   probabilitas hipotesis berdasarkan kondisi
P(X|c) = probabilitas  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis P(c) = probabilitas hipotesis P(X)  = probabilitas c
Karena  data  dalam penelitian  ini termasuk  data berbentuk  teks,  maka  digunakan  salah  satu model algoritma Naïve Bayes yang sesuai, yaitu Mutinomial  Naïve  Bayes (12) , dikarenakan Multinomial l Naïve   Bayes termauk   dalam metode  supervised learning,  maka data  yang akan digunakan untuk proses penelitian,
dilakukan  pelabelan  sebelum  memasuki  tahap pelatihan data  ,  proses  ini  menggunakan persamaan rumus: (13).
�(�|�) ∝ �(�) ∏ � �(��|�) (5) � = 1 Keterangan : (�|�)  =  Probabilitas/kemungkinan  dokumen  d pada kelas c
(�)  =  Prior  probability  suatu  dokumen  pada kelas  c  {�1,1,�1,…,��  }  Token  dalam dokumen d yang menjadi bagian dari vocabulary dengan jumlah n (��|�) = Probabilitas bersyarat dari term �� di dokumen pada kelas c

## 2.5.  Uji Validasi Keakuratan
Dalam  menguji  hasil  model  dari  penghitungan dengan  algoritma Naïve  Bayes  Classification , metode K-fold  Cross  Validation berfungsi untuk  mencari  akurasi  nilai  dari  precision, recall,  dari  model. K-fold  Cross  Validation merupakan    suatu    jenis    pengujian cross
numpy,estimator  dan  sastrawi serta  dilakukan proses import library agar dapat digunakan. Data diberi kelas positif dan negatif proses pemberian kelas  dilakukan  secara  manual.  Selanjutnya dilakukan  proses  pembersihan  data  dengan metode Pre  processing /Pra  proses  kemudian dilakukan pembobotan kata dengan TF- IDF(Term Frequency Invers Dokument Frequency) untuk memberikan bobot/nilai disetiap kata, hal ini bertujan untuk mempermudah  proses  penghitungan  klasifikasi data dengan algoritma Naive Bayes Classification .  Dilakukan  pengujian  keakuratan validasi  dengan K-Fold  Validation untuk mengetahui  rata-rata  nilai accuracy,  precission, recall  dan  f-measure dari  model.Tahap-tahap proses  penelitian  dijelaskan  pada  bagian  berikut Grafik  pada  gambar  1  menjelaskan  pembagian data  sekaligus  akan  dilakukan  pengelompokan berdasarkan  jenis  kelas  dengan  kelas  positif berjumlah  50%  dan  kelas  negatif  berjumlah 50%.

## Gambar 2 Grafik jumlah data setiap kelas
3.1 Pre processing
Proses Pre processing /pra proses yang dilakukan dengan
data  training  dapat
disimak
pada  tabel 2 . Tabel 2. Hasil Preprocessing No  Tahap Keterangan 1 Cleansing Einblauervogel yang sub Indo udah  ada  di  banyak  web streaming ilegal 2 Casefolding einblauervogel  yang  sub  indo udah  ada  di  banyak  web streaming ilegal 3 Tokenizing “einblauervogel”, “yang”, “sub”, “indo”, “udah”, “ada”, “di”, “banyak”, “web”,
“streaming”, “ilegal”
4 Normalisasi einblauervogel yang terjemahan di indonesia sudah  ada  di  banyak  website streaming ilegal 5 6 Stopword Stemming einblauervogel terjemahan indonesia  sudah  ada  banyak website streaming ilegal einblauervogel terjemah indonesia ada banyak website streaming ilegal

## 3.2 Pembobotan TF-IDF
Setelah  proses Pre  processing /pra  proses berhasil dilakukan, selanjutnya melakukan
pembobotan kata dengan TF-IDF(Term
Frequency  Invers  Dokument  Frequency) ,  proses TF-IDF  melakukan  perhitungan  pada  frekuensi kemunculan  kata  di  tiap  dokumen  data.  Hasil dari  tahap  pembobotan TF-IDF dapat  dilihat dalam  tabel  (3)  dan  (4),  dengan  menerapkan persamaan rumus (1),(2),(3).
Tabel 3. Data TF-IDF

## langgan
Tabel 4. Hasil Proses Perhitungan
Pembobotan TF-IDF No Term D1 D2 1 akses 0.326189005 0 2 bahkan 0.326189005 0 3 banget 0 0.288675135 4 cuma 0.326189005 0 5 film 0 0.288675135 6 gampang 0 0.288675135 7 ilegal 0.326189005 0.288675135 8 jangan 0 0.288675135 9 ke 0.326189005 0 10 lestari 0.326189005 0 11 langgan 0 0.288675135 12 langka 0.326189005 0 13 mereka 0.326189005 0 14 nonton 0 0.288675135 15 punya 0.326189005 0 16 streaming 0.326189005 0 17 satu 0.326189005 0 18 sekarang 0.326189005 0.288675135 19 sampai 0 0.288675135 20 tinggal 0 0.288675135 21 ya 0 0.288675135 22 yang 0.326189005 0.288675135

## 3.3 Penerapan  Klasifikasi  Algoritma  Naive Bayes Classification
Selanjutnya  data  yang  telah  diketahui  nilai pembobotanya  akan  dilanjutkan  untuk  proses klasifikasi menggunakan Algoritma Naive Bayes Classification . Data akan dibagi  menjadi 2  yaitu data  training  dan  data  uji,  proses  pembagian dilakukan  dengan  memanfaatkan K-Fold  Cross Validation. Perlu diketahui, data yang  dilakukan pembagian harus sudah melewati proses pembobotan TF-IDF (15).  Kegunaan  data training/latih adalah,  untuk  menciptakan  sebuah model,  dan  kegunaan  data testing adalah,  untuk menguji  performa  dari  model  yang  tercipta  dari data training/latih,  sehingga  akan  diketahui  nilai akurasinya.Dalam  penghitunganya  menerapkan rumus (5).

## 3.4 Uji  Validasi  Keakuratan  Dengan  K-Fold Validation
Pengujian  validasi  dilakukan  untuk  mengukur atau  mengetahui  nilai  akurasi  yang  telah dilakukan  pada  tahap  sebelumnya.  266  data
Dokumen Isi Kelas D1 streaming  ilegal  salah satu  yang  lestari  film langka bahkan cuma mereka yang punya akses ke film yang sekarang Positif D2 jangan sampe nonton film ilegal ya sekarang gampang banget tinggal Negatif
berupa tweet digunakan pada penelitian, dimana jumlah  ini  termasuk  data  training  dan  data testing, akan dilakukan pengujian atau iterasi K- Fold  Validation dengan  10  kali  pengujian  dan membagi total 266 buah data menjadi 10 bagian, dimana  setiap  satu  iterasi/pengujian  dibagi  lagi menjadi 2      kelompok      diantaranya,      9 data training dan  1  data testing pada  setiap iterasinya. Terdapat sebanyak 239 data t raining dan 27 data testing pada iterasi ke-1, kemudian  disetiap  tahap  iterasi  posisi  dari  data testing berubah  dengan  cara  digeser.  Terlampir pada tabel 5.
Tabel 5. Pembagian Data Uji
Iteras i 1 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2 6 Iteras i 2 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2 6 Iteras i 3 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2 6 Iteras i 4 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2 6 Iteras i 5 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2 6
Iteras i 6 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2 6
Iteras i 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2
6
Iteras i 8 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2 6 Iteras i 9 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2
6
Iteras i 10 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 7 2 6 2 6 2 6 2
6
Dari pengujian validasi keakuratan yang dilakukan  dengan K-Fold  Validation dengan pengulangan sebanyak 10 kali Iterasi, menghasilkan  nilai confusion  matrix yang terlampir dari gambar 2 hingga 11
Gambar 3. Pengujian ke 1
Gambar 4. Pengujian ke 2
Gambar 5. Pengujian ke 3
Gambar 6. Pengujian ke 4
Gambar 7. Pengujian ke 5
Gambar 8. Pengujian ke 6
Gambar 9. Pengujian ke 7
Gambar 10. Pengujian ke 8
Gambar 11. Pengujian ke 9
Gambar 12. Pengujian ke 10
Dengan rata-rata hasil keseluruhan dari iterasi ke 1 hingga 10 dapat disimak pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Validasi Keakuratan Iterasi Accurac y Precission Recall F-Measure Ke-1 33% 35% 33% 33% Ke-2 56% 64% 65% 55% Ke-3 67% 65% 63% 63% Ke-4 33% 42% 39% 33% Ke-5 31% 38% 40% 30% Ke-6 58% 60% 60% 58% Ke-7 62% 63% 62% 61% Ke-8 54% 52% 52% 51% Ke-9 62% 62% 63% 61% Ke-10 50% 50% 50% 48% Rata- rata 50% 53% 51% 51%

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  keseluruhan  pengujian  yang  telah dilakukan dapat disimak pada tabel 5. Pengujian validasi  dengan K-Fold  Validation memperoleh nilai  rata-rata accuracy 50%, precission 53%, recall 51%  dan f-measure 51%,  dengan  nilai prediksi accuracy maksimum  terdapat  pada pengujian  ke-3  dengan  hasil  67%,dan  nilai prediksi accuracy minimum  terdapat  pada pengujian ke-5 dengan  hasil 31%. Nilai prediksi precission maksimum  terdapat  pada  pengujian ke-3  dengan  hasil  65%,  dan  nilai  predikasi precission minimum terdapat pada pengujian ke- 1 dengan  hasil  35%.  Nilai  prediksi recall maksimum terdapat pada pengujian ke-2 dengan hasil  65%,  dan  nilai  prediksi recall minimum terdapat pada pengujian ke-1 dengan hasil 31%. Nilai  prediksi f-measure maksimum  terdapat pada  pengujian  ke-3  dengan  hasil  61%,  dan nilai  predikasi f-measure minimum  terdapat pada pengujian ke-5 dengan hasil 30%.

## 4.1  VISUALISASI DATA
Visualiasi  data  penelitian  ini  menggunakan wordcloud yang  diterapkan  pada google  colab dengan bahasa pemrograman python . WordCloud merupakan istilah untuk memfisualisasikan  kata  yang  memiliki  frekuensi kemunculan  yang tinggi  berdasarkan data tweet.
Contoh visual dapat disimak pada gambar 13.
Gambar 13. Visualisasi WordCloud

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil serta pembahasan dalam penelitian ini,
diperoleh hasil klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes
Classification dengan  data  bersentimen  positif sebanyak  50%  dan  data  sentimen  negatif  50% dimana  nilai accuracy maksimum  yaitu  67%, sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa sebagian masyarakat Indonesia memiliki tanggapan  positif  terhadap  eksistensi  dari platform streaming ilegal,  dan  sebaliknya sebagian  juga  menentang  atau  berkomentar negatif  dengan  eksistensi  platform streaming ilegal ini.
Dikarenakan  singkatnya  periode  pengumpulan atau crawling data,  mengakibatkan  minimnya data penelitian  yang  diperoleh sehingga prediksi yang dihasilkan sistem kurang masksimal, hal ini dapat  dibenahi  untuk  penelitian  selanjutnya dengan  cara  menambah  data training sebanyak mungkin  dan  melakukan  pre processing dengan maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sketsa Unmul, “1,” 2021. Https://Sketsaunmul.Co/Lifestyle/ Eksistensi  Situs-Streaming-Ilegal- Menghibur-Dan Melanggar-Hak Cipta/Baca. [2] Cindy Mutia Annur, “2,” 2022. Https://Databoks.Katadata.Co.Id/ Datapublish/2022/07/13/Jumlah- Pengguna-Aktif-Harian-Twitter- Terus-Naik-Sampai-Kuartal-I- 2022. [3] Ip2m, “3,” 2022. Https://Lp2m.Uma.Ac.Id/2022/02/ 2 /Analisis-Sentimen-Sentiment Analysis-Definisi-Tipe-Dan-Cara- Kerjanya/. [4] H.  Tuhuteru  And  A.  Iriani,  “Analisis Sentimen Perusahaan Listrik Negara Cabang Ambon Menggunakan  Metode  Support Vector Machine Dan Naive Bayes Classifier,” J. Inform. J. Pengemb. IT ,  Vol.  3,  No.  3,  Pp.  394–401, 2018, Doi: 10.30591/Jpit.V3i3.977. [5]I.  Budianto  And  S.  N.  Anwar,  “Analisis Sentiment Pengguna Twitter Mengenai Program Vaksinasi Covid-19 Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,” J. Teknol.  Informasi) ,  Vol.  6,  No.  1, 2022.
[6] F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma Naive  Bayes  Terhadap  Analisis
Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK  Polbeng  -
Seri Inform. , Vol. 3, No. 1, P. 50, 2018, Doi: 10.35314/Isi.V3i1.335.
[7] B.  A.  Sevsa  And  M.  D.  R  Wahyudi,
“Analisis  Sentimen  Pada  Indeks Kinerja Dosen Fakultas SAINTEK UIN Sunan Kalijaga Menggunakan Naive Bayes Classifier,” J. Buana Inform. , Vol.
10,  No.  2,  P.  112,  2019,  Doi: 10.24002/Jbi.V10i2.2250.
[8] B.  Herwijayanti,  D.  E.  Ratnawati,  And  L. Muflikhah,  “Klasifikasi  Berita
Online Dengan Menggunakan Pembobotan  TF-IDF  Dan  Cosine Similarity,” J.  Pengemb.  Teknol. Inf.  Dan  Ilmu  Komput. ,  Vol.  2,
No.    1,    Pp.    306–312,    2018,
[Online]. Available: Http://J- Ptiik.Ub.Ac.Id.
[9] A. Sabrani, I. G. W. Wedashwara W., And F. Bimantoro,  “Multinomial  Naïve
Bayes  Untuk  Klasifikasi  Artikel Online Tentang Gempa Di Indonesia,” J.  Teknol.  Informasi,
Komputer,  Dan  Apl.  (JTIKA  ) , Vol.  2,  No.  1,  Pp.  89–100,  2020,
Doi: 10.29303/Jtika.V2i1.87.
[10] R.  Nadia,  D.  K.  M.  L,  And  M.  .  Fhira Nhita, S.T., “Analisis Dan Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes Classifier Terhadapa Pemilihan  Gubernur  Jawa  Barat 2018  Pada  Media  Online,” E- Proceeding  Eng. ,  Vol.  5,  No.  1,
Pp. 1678–1700, 2018.
[11] Y. I. Kurniawan, “Perbandingan  Algoritma Naive  Bayes  Dan  C.45  Dalam Klasifikasi  Data  Mining,” J. Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. , Vol.  5,  No.  4,  P.  455,  2018,  Doi: 10.25126/Jtiik.201854803.
[12] Algorit.Ma, “11,” 2022. Https://Algorit.Ma/Blog/Naive-
Bayes-2022/.
[13] S.  Eka  Y.  Putri,  “Penerapan  Model  Naive Bayes Untuk Memprediksi Potensi Pendaftaran Siswa Di Smk Taman Siswa  Teluk  Betung  Berbasis Web,” J.  Inform.  Dan  Rekayasa Perangkat  Lunak ,  Vol.  1,  No.  1, Pp. 93–99, 2020, Doi: 10.33365/Jatika.V1i1.228.
[14] M.  T.  Furqon,  Indriati,  And  A.  Hutapea, “Penerapan  Algoritma  Modified
K-Nearest Neighbour Pada Pengklasifikasian Penyakit Kejiwaan Skizofrenia,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu Komput. ,  Vol.  2,  No.  10,  Pp.
3957–3961, 2018.
[15] S.  Mulyani,  R.  Novita,  P.  Studi,  And  S. Informasi,  “IMPLEMENTATION
OF THE NAIVE BAYES CLASSIFIER ALGORITHM FOR    CLASSIFICATION    OF
COMMUNITY SENTIMENT ABOUT DEPRESSION ON IMPLEMENTASI  ALGORITMA NAIVE  BAYES  CLASSIFIER UNTUK,” Vol. 3, No. 5, 2022.