## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458

## Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse
Bagus Ramadhani, Ryan Randy Suryono *
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
Email: 1 bagus_ramadhani@teknokrat.ac.id, 2,* ryan@teknokrat.ac.id, Email Penulis Korespondensi: ryan@teknokrat.ac.id
Abstrak− Transformasi  digital  membuat  dunia  berubah  dengan  cepat,  terutama  pada  perkembangan  teknologi  metaverse. Perkembangan teknologi metaverse mendapatkan respon positif dan negatif dari masyarakat sehingga perlu dilakukan analisis apakah opini masyarakat menerima perkembangan teknologi metaverse atau malah sebaliknya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis 6728 data komentar masyarakat terkait metaverse pada media sosial X dengan pendekatan text mining. Dengan melakukan  komparasi  model  algorima  text  mining,  eksperimen  ini  berupaya  menemukan  algoritma  terbaik  untuk  analisis sentimen  metaverse, sehingga  memberikan  wawasan  kepada pelaku industri  yang terlibat dalam pengembangan  metaverse. Eksperimen penelitian ini menggunakan komparasi dua algoritma yaitu Naïve Bayes dan Logistic Regression. Hasil komparasi pada algoritma Naïve Bayes memiliki nilai akurasi 90% dan Logistic Regression 91%, namun hasil precision, recall, F1-Score rendah.  Hal  ini  menandakan  bahwa  mesin  dominan  belajar  sentimen  positif  dikarenakan  sentimen  tersebut  memiliki  label majority yaitu sebanyak 5799 data sentimen positif, sedangkan sentimen negatif menjadi label  minority sebanyak 795 data. Untuk mengatasi permasalahan data yang tidak seimbang (Imbalance) dalam penelitian ini menggunakan optimasi SMOTE. Hasil dari optimasi SMOTE memiliki  nilai yang lebih unggul pada algoritma Logistic Regression nilai akurasi 95% mengalami peningkatan  juga  pada  confusion  matrix  yaitu  pada  nilai  precision  94%,  recall  93%  dan  F1-Score  95%.  Sedangkan  pada algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  yaitu  akurasi  91%,  confusion  matrix  sentimen  negatif  mengalami peningkatan  menjadi  precision  87%,  recall  97%  dan  F1-Score  92%,  sehingga  nilai  akurasi  dan  confusion  matrix  memiliki performa yang lebih baik.
Kata Kunci: Naïve Bayes; Logistic Regression; Analisis Sentimen; Metaverse; SMOTE
Abstract −Digital transformation makes the world change rapidly, especially in the development of metaverse technology. The development of metaverse technology has received positive and negative responses from the public, so it is necessary to analyze whether public opinion accepts the development of metaverse technology or vice versa. This research aims to analyze 6728 public  comment  data regarding the  metaverse on social  media X using a text  mining approach. By  comparing text mining algorithm models, this experiment seeks to find the best algorithm for metaverse sentiment analysis, thereby providing insight to industry players involved in metaverse development. This research experiment uses a comparison of two algorithms, namely Naïve Bayes and Logistic Regression. The comparison results for the Naïve Bayes algorithm have an accuracy value of 90% and  Logistic  Regression  of  91%,  but  the  precision,  recall,  and  F1-Score  results  are  low.  This  indicates  that  the  machine predominantly  learns  positive  sentiment  because  this  sentiment  has  a  majority  label,  namely  5799  positive  sentiment  data, while negative sentiment is a minority label with 795 data. To overcome the problem of unbalanced data (Imbalance) in this research, SMOTE optimization was used. The results of SMOTE optimization have a superior value in the Logistic Regression algorithm, the accuracy value of 95% has also increased in the confusion matrix, namely the precision value of 94%, recall of 93%, and F1-Score of 95%. Meanwhile, the Naïve Bayes algorithm has a smaller value, namely 91% accuracy, and the negative sentiment  confusion  matrix has increased to 87% precision, 97% recall, and 92% F1-Score, so the accuracy and  confusion matrix values have better performance.
Keywords : Naïve Bayes; Logistic Regression; Sentiment Analysis; Metaverse; SMOTE

## 1. PENDAHULUAN
Istilah metaverse diperkenalkan pertama kali oleh karya fiksi spekulatif yang ditulis oleh Neal Stephenson pada tahun  1992  yang  berjudul  Snow  Crash,  metaverse  terbentuk  dari  berbagai  elemen  teknologi,  termasuk  media sosial,  Augmented  Reality  (AR),  Virtual  Reality  (VR),  Cryptocurrency  dan  permainan  daring  [1].  Metaverse menawarkan  partisipasi  dalam  pengalaman  bersama  dalam  lingkungan  3D  virtual,  yang  mana  setiap  pengguna berinteraksi sebagai avatar satu sama lain.[2] Penerapan Metaverse di Indonesia sudah bergerak di beberapa sektor industri seperti dunia pendidikan yang menyediakan pembelajaran online menggunakan Virtual Reality (VR) dan industri  bisnis  seperti  pariwisata  yang  menggunakan  virtual  3  dimensi  [2],  [3],  [4].  Seiring  berkembang  nya teknologi  metaverse  pada  beberapa  sektor  industri  menimbulkan  beberapa  opini  masyarakat.  Melalui  opini tersebut  perlu  dilakukan  analisis  untuk  mengetahui  lebih  lanjut  apakah  penerapan  teknologi  metaverse  banyak diminati oleh masyarakat Indonesia atau malah sebaliknya. Opini masyarakat Indonesia tersebut pada umumnya disampaikan melalui platfrom media sosial.
Media sosial adalah media online yang dapat digunakan untuk berpartisipasi, bertukar dan membuat konten dengan mudah. Dengan adanya media sosial menjadi tempat untuk masyarakat memberikan opini mengenai suatu topik. Salah satu media sosial yang terkenal di dunia dan sering digunakan oleh masyarakat untuk mengutarakan opini  adalah  X  [5].  Dimana  saat  ini  topik  yang  tengah  ramai  dibicarakan  pada  platfrom  X  adalah  metaverse, sehingga perlu dilakukan analisis sentimen mengenai topik tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
Analisis Sentimen merupakan suatu ilmu pengetahuan yang digunakan untuk mengetahui kecenderungan opini beberapa orang atau masyarakat yang biasanya melalui bentuk komentar atau tulisan [6]. Dengan melakukan analisis  sentimen  dapat  menemukan  informasi  yang  berharga  dari  sebuah  data  yang  tidak  terstruktur,  dimana informasi  yang  diberikan  berupa  opini  tersebut  dapat  diklasifikasi  ke  dalam  sentimen  positif  atau  negatif berdasarkan  emosional  dari  opini  yang  diberikan  [6],  [7].  Pengelompokan  sentimen  tersebut  dapat  dilakukan menggunakan klasifikasi teks.
Dalam  tahapan  analisis  sentimen  terdapat  metode  klasifikasi  yang  umum  digunakan  adalah  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  dan  Logistic  Regression.  Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  algoritma  yang  digunakan dengan teknik data mining yang berasal dari teorema bayes. Berdasarkan konsep yang dikemukakan oleh ilmuan Inggris  yaitu  Thomas  Bayes  bahwa  teknik  pendekatan  ini  menggunakan  probabilitas  dan  statistic  [8].  Dimana algoritma  Naïve  Bayes  mencari  nilai  dengan  probabilitas  tertinggi  agar  dapat  mengelompokan  data  uji  dengan kategori yang tepat [9]. Selain itu terdapat metode Logistic Regression merupakan suatu metode klasifikasi yang dipakai  untuk  membentuk  model  hubungan  antar  variabel  independent  dan  variabel  dependen  [10],  [11].  Pada algoritma klasifikasi ini berfungsi untuk mencari hubungan antara input dengan probabilitas hasil output dimana input  bisa  berupa  variabel  diskrit  atau  kontinu  sedangkan  probabilitas  hasil  output  dari  Logistic  Regression memiliki karakteristik biner (dua kelas) seperti positif atau negatif [12].
Dengan melakukan perbandingan klasifikasi Naïve Bayyes Calssifier dan Logistic Regression diharapkan peneliti  mampu  menentukan  klasifikasi  dengan  akurasi  terbaik  untuk  analisis  sentimen  pada  topik  metaverse. sehingga  harapan  peneliti  selain  mengetahui  algoritma  dengan  klasifikasi  yang  terbaik,  Peneliti  juga  berharap mengetahui  opini  masyarakat  Indonesia  terhadap  metaverse  sehingga  mendapatkan  informasi  mengenai kecenderungan opini masyarakat Indonesia apakah dominan positif atau negatif.
Berdasarkan penelitian terdahulu pada tahun 2021 yang membahas tentang topik wacana pemindahan ibu kota  Indonesia  menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dimana  data  di  dapatkan  melalui platfrom twitter diperoleh akurasi  96.68% dengan precision  92.82% dan recall = 94.04% [13]. Pada penelitian selanjutnya  yang  dilakukan  pada  tahun  2020  yang  berjudul  analisis  sentimen  terhadap  layanan  Indihome menggunakan  metode klasifikasi  Support Vector Machine (SVM)  menghasilkan akurasi 87%,  recall  95%,  eror rate 13% dan f1-Score 90%. Data dalam penelitian ini diambil berdasarkan opini pengguna layanan Indihome pada platfrom  twitter  [14].  Penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2022  dengan  topik  penelitian  analisis  sentimen pengguna twitter terhadap pemilu 2024 berbasis model XLM-T menghasilkan akurasi model sebesar 68% [15]. Topik penelitian mengenai Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier pada tahun 2020 menghasilkan tingkat akurasi sebesar 67% dan error rate sebesar 33% [16]. Pada tahun 2023 dilakukan penelitian mengenai studi komparasi metode analisis sentiment Naïve Bayes, Suport  Vector  Machine  dan  Logistic  Regression  pada  piala  dunia  2022.  Pada  metode  Bernouli  Naïve  Bayes menghasilkan nilai akurasi 76%, precision 71% dan recall 99%, sedangkan pada metode Support Vector Machine menghasilkan nilai parameter dengan akurasi 92%, precision 94% dan recall 93%, lalu untuk metode terakhir yaitu menggunakan metode Logistic Regression menghasilkan nilai akurasi 92%, precision 93% dan recall 93% [17].
Pada penelitian terdahulu yang dijadikan sebagai referensi dan acuan untuk menulis jurnal penelitian  saat ini,  dimana  penelitian  sebelumnya  sudah  menggunakan  klasifikasi  Naïve  Bayes,  namun  pada  penelitian sebelumnya  masih  sedikit  peneliti  yang  melakukan  komparasi  dengan  beberapa  algoritma,  selain  itu  pada penelitian sebelumnya juga belum melakukan optimasi pada setiap klasifikasi yang digunakan sehingga performa dari setiap klasifikasi yang digunakan belum maksimal.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  opini  masyarakat  terkait  perkembangan  tekonologi metaverse, apakah masyarakat tersebut menerima baik perkembangan teknologi metaverse atau malah sebaliknya. Selanjutnya  melalui serangkaian penelitian terdahulu  yang telah dilakukan, penelitian  ini  memliki tujuan untuk melakukan komparasi  menggunakan dua  metode klasifikasi  yaitu  Naïve Bayes dan  Logistic Regression. Selain melakukan  komparasi  dengan  dua  metode  klasifikasi  untuk  menentukan  yang  terbaik,  penelitian  ini  juga melakukan  optimasi  menggunakan  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  sehingga  performa dari setiap klasifikasi yang dilatih akan jauh lebih baik.
Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi berarti dalam pengembangan pemahaman tentang  opini masyarakat  Indonesia  terkait  metaverse,  dengan  mengetahui  opini  masyarakat  tersebut  dapat  memberikan wawasan yang mendalam tentang bagaimana masyarakat merespon perkembangan teknologi metaverse sehingga dapat menjadikan sumber referensi dibidang teknologi dan inovasi khususnya di Indonesia. Selain itu, penelitian ini  berharap  membantu  penelitian  selanjutnya  dalam  menentukan  klasifikasi  terbaik  antara  Naïve  Bayes  dan Logistic  Regression  dengan  mempertimbangkan  beberapa  aspek  seperti  akurasi  dan  confusion  matrix,  dimana setiap algoritma juga dilakukan optimasi menggunakan SMOTE agar menghasilkan performa yang optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan,  sehigga  penelitian  ini  memiliki  alur  kerja  dari  awal  hingga akhir. Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian ini di awali dengan tahapan Data Collection atau pengumpulan data dari media sosial X tentang topik  metaverse.  Setelah  data  berhasil  dikumpulkan  peneliti  harus  memahami  data  tersebut,  tahapan  ini  bisa disebut  sebagai  data  understanding.  Selanjutnya  data  akan  di  proses  untuk  dibersihkan  (preprocessing  data) sehingga data siap untuk digunakan pada Data Visualisasi dan modelling. Untuk melihat data agar lebih mudah di mengerti maka perlu adanya data visualization, ketika data sudah  melalui tahapan preprocessing dan visualisasi maka akan dilakukan  modelling  menggunakan dua algoritma  klasifikasi Naïve  Bayes dan  Logistic  Regression. Penerapan  metode  yang  menggunakan  dua  algoritma  berfungsi  untuk  melakukan  perbandingan  sehingga  dapat mengetahui algoritma yang memiliki performa terbaik [18]. Setelah mendapatkan akurasi dari setiap model, maka perlu  dilakukan  optimasi  menggunakan  SMOTE  untuk  meningkatkan  performa  dari  setiap  model  klasifikasi, selanjutnya peneliti akan melakukan evaluasi dari setiap klasifikasi yang dihasilkan.

## 2.2 Data Collection
Proses Data Collection dilakukan melalui beberapa tahapan yang dapat dilihat pada gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2. Proses Data Collection
Data collection adalah sebuah metode yang digunakan untuk mengumpulkan data dari server menggunakan bantuan  Application  Programming  Interface  (API)  [19],  [20]. API  digunakan  untuk  menghubungkan  dua komponen perangkat lunak untuk saling berkomunikasi, dimana salah satunya sebagai klien yang mengirimkan permintaan dan server yang mengirimkan output kembali ke klien sesuai permintaan. Dalam penelitian ini proses pengumpulan data dilakukan pada platfrom media sosial X. Ketika melakukan pengambilan data, proses crawling hanya dapat mengambil maksimal 200 tweet dalam satu kali crawling. Sehingga pada penelitian ini memerlukan lebih dari  satu kali proses  crawling data.  Proses crawling  membutuhkan  Auth Token dari  media sosial X  yang dapat di proses menggunakan library Harvest pada bahasa pemrograman python. Kata kunci yang digunakan untuk mencari twit yang relevan pada penelitian ini yaitu “metaverse”. Selain itu dilakukan penambahan filter bahasa Indonesia  (lang:id)  sehingga  data  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  kebutuhan  peneliti  saat  ini.  Untuk  data  yang berhasil dikumpulkan dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Menampilkan Data Teratas Number Tweet_text Date 0 Metaverse didesain sejak awal dengan orientasi "ekonomi berjalan".. Uang bisa berputar.. Sedangkan aplikasi besar saat ini berorientasi kepada akses global & amp; pembayaran perlahan.. 15/04/2023 15:09 1 Halo Sobat IndiHome, 15/04/2023 17:50
Istilah Metaverse bukan merupaka hal yang baru. Ide Metaverse ini berguna dan memiliki kemungkinan akan bersama kita untuk beberapa waktu. Konsep metaverse sangat layak dipahami, apalagi yang ingin berevolusi ke era digital.
Berdasarkan tabel 1 peneliti berhasil mengumpulkan data sebanyak 6728 data twit, dimana rentang waktu yang di ambil dari bulan Agustus tahun 2022 sampai bulan April 2023. Isi dari Tweet text berupa komentar dari masyarakat  Indonesia  terkait  metaverse,  dimana  komentar  masyarakat  tersebut  yang  akan  digunakan  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
melakukan  analisis  sentimen.  Setelah  berhasil  mendapatkan  data  sesuai  kebutuhan  penelitian,  data  tersebut  di simpan  dalam  bentuk  Comma  Separated  Values  (CSV)  agar  data  tersebut  mudah  untuk  diolah  menggunakan python.

## 2.3 Data Understanding
Data understanding merupakan suatu tahapan dalam analisis sentimen dimana peneliti harus memahami terlebih dahulu mengenai data yang ada. Melalui data yang ada, peneliti bisa memecahkan suatu masalah  sesuai dengan tujuan yang telah ditentukan. Pada tahap data understanding peneliti melakukan pemahaman terkait data yang telah dikumpulkan.  Dengan  melakukan  pemahaman  yang  lebih  dalam  terkait  data  yang  telah  dikumpulkan,  peneliti dapat menentukan apa saja langkah yang diperlukan untuk memecahkan suatu masalah di dalam sebuah penelitian.

## 2.4 Preprocessing Data
Preprocessing Data adalah suatu metode di dalam data mining yang berfungsi untuk membuat data lebih mudah diolah sehingga meningkatkan hasil dari suatu analisis data [21]. Tahapan yang dilakukan di dalam preprocessing data dapat dilihat sebagai berikut:

## 2.4.1 Cleaning dan Case Folding
Cleaning  merupakan  salah  satu  tahapan  dalam  preprocessing  data,  dimana  tahapan  ini  berfungsi  untuk membersihkan data seperti menghapus data duplikat, menghapus data kosong, menghapus karakter maupun tanda baca,  menghapus  Uniform  Resource  Locator  (URL),  menghapus  HyperText  Markup  Language  (HTML),  serta menghapus emoticon dan mention yang tidak relevan [22], [23]. Untuk hasil pada tahapan ini dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Cleaning Data dan Case Folding Tweet_text Cleansing Casefolding Metaverse didesain sejak awal dengan orientasi "ekonomi berjalan".. Uang  bisa  berputar..  Sedangkan aplikasi  besar  saat  ini  berorientasi kepada akses global &amp; pembayaran perlahan.. Metaverse  didesain  sejak  awal dengan orientasi ekonomi berjalan  Uang  bisa  berputar Sedangkan aplikasi besar saat ini kepada akses global amp perlahan metaverse  didesain  sejak  awal dengan orientasi ekonomi berjalan uang  bisa  berputar  sedangkan aplikasi  besar  saat  ini    kepada akses global amp  perlahan Halo Sobat IndiHome,
Istilah  Metaverse  bukan  merupaka hal  yang  baru.  Ide  Metaverse  ini berguna  dan  memiliki  kemungkinan akan  bersama  kita  untuk  beberapa waktu.  Konsep  metaverse  sangat layak  dipahami,  apalagi  yang  ingin berevolusi ke era digital. Halo  Sobat  IndiHome    Istilah Metaverse  bukan  merupaka  hal baru  Ide  Metaverse  ini  berguna memiliki    akan  bersama  kita untuk  beberapa  waktu  Konsep metaverse sangat layak dipahami apalagi  ingin  ke era digital
halo  sobat  indihome    istilah metaverse  bukan  merupaka  hal baru  ide  metaverse  ini  berguna memiliki  akan bersama kita untuk beberapa waktu konsep metaverse sangat  layak  dipahami  apalagi ingin  ke era digital
Dalam penelitian ini proses cleaning memerlukan library python yaitu regex dan pandas. Ketika data sudah berhasil di cleansing maka perlu dilakukan case folding. Case folding merupakan suatu tahapan untuk melakukan keseragaman huruf dimana proses ini akan mengubah huruf yang awalnya kapital atau huruf besar menjadi huruf kecil [24].

## 2.4.2 Tokenizing dan Removal Stopwoard atau Filtering
Setelah data sudah melalui tahapan pada tabel 1, tahapan selanjutnya adalah tokenizing dan Filtering. Tokenizing merupakan suatu proses yang berfungsi untuk memecah suatu kalimat atau paragraf menjadi kata-kata individu atau token. Dimana pada proses ini mengandalkan karakter spasi untuk melakukan pemotongan setiap kata dalam sebuah  kalimat  atau  paragraf  [25].  Tahapan  ini  menggunakan  perintah  di  dalam  python  yaitu  split()  untuk memisahkan setiap kata dengan tanda koma.    Stopwoard  atau  filtering  merupakan proses  di dalam  data  mining yang berfungsi untuk menghapus kata-kata tidak penting yang terdapat di dalam daftar stopword, sehingga kata- kata tersebut tidak akan ada di dalam analisis teks. Umumnya sekumpulan kata yang akan dihapus merupakan kata konjungsi atau kata penghubung seperti “dan, atau, tetapi, sehingga dan sebagainya” [26]. Hasil dari tahapan ini dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Tokenizing dan Filtering Tokenizing Filtering ['metaverse',  'didesain',  'sejak',  'awal',  'dengan', 'orientasi', 'ekonomi', 'berjalan', 'uang', 'bisa', 'berputar',  'sedangkan',  'aplikasi',  'besar',  'saat',  'ini', 'kepada', 'akses', 'global', 'amp', 'perlahan'] ['metaverse',  'didesain',  'sejak',  'awal',  'orientasi', 'ekonomi', 'berjalan', 'uang', 'bisa', 'berputar',
'sedangkan',  'aplikasi',  'besar',  'saat',  'kepada',  'akses', 'global', 'amp', 'perlahan']

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
Tokenizing Filtering
['halo', 'sobat', 'indihome', 'istilah', 'metaverse', 'bukan', 'merupaka',  'hal',  'baru',  'ide',  'metaverse',  'ini',
'berguna',  'memiliki',  'akan',  'bersama',  'kita',  'untuk', 'beberapa',  'waktu',  'konsep',  'metaverse',  'sangat', 'layak', 'dipahami', 'apalagi', 'ingin', 'ke', 'era', 'digital'] ['halo', 'sobat', 'indihome', 'istilah', 'metaverse', 'bukan', 'merupaka',  'hal',  'baru',  'ide',  'metaverse',  'berguna', 'memiliki',  'waktu',  'konsep',  'metaverse',  'sangat',
'layak', 'dipahami', 'apalagi', 'ingin', 'era', 'digital']
Berdasarkan  tabel  3  proses  stopwoard  atau  filtering    menggunakan    package  Natural  Language  Toolkit (NLTK) corpus untuk menghapus kata-kata yang sangat umum dan melakukan filtering data dengan menghapus daftar kata-kata di dalam sebuah  list  yang tidak memiliki makna. Sehingga output dari tahapan ini berupa kata- kata individu atau token yang berasal dari pemotongan setiap kata dalam sebuah kalimat.

## 2.4.3 Stemming dan Labelling
Stemming merupakan proses untuk mengubah suatu kata yang memiliki imbuhan menjadi bentuk kata dasar [27]. Pada proses stemming data memerlukan sebuah package yang bernama Natural Language Toolkit (NLTK) yang berfungsi sebagai alat untuk pemrosesan bahasa alami. Pelabelan dilakukan untuk mengelompokan suatu data ke dalam dua kelas, yaitu kelompok dengan label positif dan label negatif [28]. Dalam proses labelling ada dua metode yang dapat digunakan, labelling secara manual dimana teknik ini dilakukan oleh anatator yang umumnya terdiri dari 3 orang dan labelling secara otomatis menggunakan machine learning dimana proses ini dilakukan untuk data dalam skala jumlah besar. Hasil pada tahapan ini dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Stemming dan Labelling
Stemming Labelling metaverse  desain  sejak  awal  orientasi  ekonomi  jalan uang  bisa  putar  sedang  aplikasi  besar  saat  kepada akses global amp perlahan positif halo  sobat  indihome  istilah  metaverse  bukan merupaka  hal  baru  ide  metaverse  guna  milik  waktu konsep  metaverse  sangat  layak  paham  apalagi  ingin era digital
positif
Berdasarkan  tabel  4  pada  tahapan  stemming  peneliti  menggunakan  bantuan  library  Sastrawi  untuk mengolah  kata  yang  memiliki  imbuhan  agar  dapat  diubah  ke  dalam  bentuk  kata  dasar.  Sehingga  hasil  dari stemming  berupa  suatu  kalimat  dari  setiap  kata  yang  sudah  tidak  memiliki  imbuhan.  Pada  tahapan  Labelling dilakukan oleh mesin menggunakan package NLTK dimana peneliti memakai library Valence Aware Dictionary and  sEntiment  Reasoner  (VADER)  lexicon  untuk  menentukan  skor  polaritas  dalam  suatu  kata,  sehingga menghasilkan data dengan sentiment positif sebanyak 5799 dan negatif 795. Dalam penelitian ini proses stemming dan labelling menjadi tahapan terakhir dalam preprocessing data.

## 2.5 Feature Extraction (TF-IDF)
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan algoritma yang digunakan untuk melakukan pembobotan  kata  dalam  suatu  teks.  Dalam  algoritma  ini  nilai  Term  Frequency  (TF)  dan  Inverse  Document Frequency (IDF) akan dihitung berdasarkan dokumen yang telah ditentukan pada korpus [29]. Dalam melakukan pembobotan kata TF dan IDF memiliki rumus dan cara kerja yang berbeda seperti yang terlihat pada persamaan- persamaan dibawah ini.

## 2.5.1 Term Frequency (TF)
Term  Frequency  (TF)  berfungsi  untuk  mengukur  jumlah  kemunculan  suatu  kata  atau  term  di  dalam  dokumen berdasarkan kata kunci yang telah ditentukan sebelumnya. TF memiliki perhitungan yang mana dapat dilihat pada persamaan 1 seperti berikut:
𝑡𝑓 𝑡,𝑑= 𝑛𝑡,𝑑 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑖𝑛 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡) (1)
Keterangan  dari 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 yaitu  untuk  menghitung  kata  atau  term  tertentu  dari  suatu  kata  kunci.  Lalu  untuk keterangan dari 𝑑 berisi suatu dokumen, dimana dokumen tersebut berisi data yang akan dicocokan berdasarkan kata kunci. Dimana dalam perhitungan tersebut untuk mencari TF akan diperlukan mengehitung  banyaknya dari suatu kata yang  muncul dalam sebuah dokumen  lalu dibagi dengan total dari kata yang ada di dalam dokumen tersebut.

## 2.5.2 Inverse Document Frequency (IDF)
Inverse Document Frequency (IDF) digunakan untuk menghitung jumlah dokumen yang ada di dalam suatu korpus atau koleksi. Berikut ini persamaan dari IDF yang dapat dilihat pada persamaan 2 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
𝑖𝑑𝑓 𝑑 = 𝑙𝑜𝑔
𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑖𝑛 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡)
(2)
Dalam  persamaan  untuk  mencari  nilai 𝑖𝑑𝑓 𝑑 menggunakan  logarithm,  dimana  pada  perhitungan  ini  akan menghitung  jumlah  dokumen  yang  ada  di  dalam  korpus  dan  akan  dibagi  dengan  jumlah  dokumen  yang mengandung term tertentu.

## 2.5.3 Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Untuk  mendapatkan  pembobotan  pada  setiap  kata  atau  yang  disebut  juga  TF-IDF  maka  diperlukan perhitungan seperti yang terlihat pada persamaan 3 seperti berikut ini:
𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 𝑑 = 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 𝑋 𝑖𝑑𝑓 𝑑 (3)
Pada  persamaan  3  tersebut  menjelaskan  bahwa  pembobotan  TF-IDF  dihasilkan  dari  perkalian  antara 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 dikali dengan 𝑖𝑑𝑓 𝑑 . Sehingga hasil dari perkalian antara 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 dan 𝑖𝑑𝑓 𝑑 mempresentasikan pembobotan pada setiap kata. Pembobotan setiap kata ini akan menghitung pembobotan dengan  jumlah kata yang sama, sehingga hasil dari TF-IDF dapat digunakan tahapan Visualization dan modelling.

## 2.6 Modelling Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes dan Logistic Regression
Ketika data sudah di labeling dan juga sudah dilakukan pembobotan kata menggunakan TF-IDF maka selanjutnya membuat klasifikasi model menggunakan Naïve Bayes dan Logistic Regression.

## 2.6.1 Naïve Bayes Classifier
Naive Bayes Classifier  merupakan algoritma yang dikemukakan oleh ilmuan Inggris Thomas Bayes yang mana teknik ini menggunakan probabilitas dan statistik yang berasal dari teorema bayes. Keuntungan dari menggunakan Naïve Bayes Classifier adalah metode ini hanya memerlukan sedikit data training  yang diperlukan untuk proses klasifikasi [30]. Untuk mencari algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada persamaan 4 sebagai berikut:
𝑃(𝑐|𝑥) = 𝑃(𝑥|𝑐)𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥) (4)
Pada persamaan 4 di jelaskan bahwa perlu mencari nilai probabilitas class berdasarkan vector input yang diketahui atau yang disebut posterior probability 𝑃(𝑐|𝑥) , dalam mencari posterior probability diperlukan mencari terlebih dahulu nilai probabilitas tiap input berdasarkan kondisi pada class dengan nilai tertentu 𝑃(𝑥|𝑐) yang akan dikalikan dengan  class pada suatu nilai  yang telah dibagi dengan total data atau disebut  prior probability 𝑃(𝑐) . Hasil  dari  perkalian  antara  posterior  probability  dan  prior  probability  akan  dibagi  dengan  nilai  predictor  prior probability 𝑃(𝑥) dimana nilai ini merupakan probabilitas suatu input dari keseluruhan data.

## 2.6.2 Logistic Regression
Teknik  Logistic  Regression  merupakan  sebuah  metode  statistik  yang  bekerja  berdasarkan  hubungan  antara variabel satu atau lebih. Teknik ini dapat digunakan untuk mengklasifikasi kalimat sebagai positif dan negatif [31]. Dalam Logistic Regression dimana memiliki suatu variabel terikat 𝑃(𝑌) yang skala pengukuran nya nominal atau kategorik dimana nilai dari 𝑃(𝑌) hanya bernilai 0 dan 1.
𝑃(𝑌) = 1 1+𝑒 −(𝑏0+𝑏1𝑋1+𝑏2𝑋2+⋯+𝑏𝑘𝑋𝑘) (5)
Keterangan  dari  persamaan  5  yaitu  menjelaskan  bahwa  pada  perhitungan  Logistic  Regression menggunakan sigmoid function dimana hasil nilai output dari fungsi 𝑃(𝑌) hanya bernilai bilangan biner yaitu 0 dan 1.

## 2.7 Optimasi SMOTE
Optimasi  SMOTE  adalah  salah  satu  teknik  untuk  mengambil  sebuah  sampel  data  dengan  jumlah  klasifikasi terendah sehingga dapat membuat keseimbangan  dengan  jumlah klasifikasi tertinggi dalam suatu data. Dengan adanya optimasi SMOTE mesin akan belajar dengan lebih optimal, dimana mesin tidak hanya mengenali kata-kata dengan jumlah klasifikasi tertinggi saja tetapi mesin mampu mengenali kata meskipun kata tersebut berasal dari klasifikasi terendah.

## 2.8 Evaluasi
Pada tahapan  ini akan dilakukan evaluasi  yang  berguna untuk menentukan  apakah  model  mampu  memprediksi suatu sentimen dengan baik atau tidak. Kemampuan memprediksi tersebut diukur berdasarkan nilai dari Consufion Matrix, akurasi, precision, recall, dan F1-Score. Nilai Confusion matrix dihasilkan dari data yang sudah dilakukan prediksi  dengan  data  sebenarnya,  yang  mana  output  dari  confusion  matrix  berupa  matrik  yang  berbentuk tabel [32]. Untuk gambaran confusion matrix dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
Tabel 5 . Confusion Matrix Class Classified as Positive  Classified as  Negatif Positif True Positive (TP) False Negative (FN) Negatif False Positive (FP) True Negative (TN)
Pada tabel 5 menjelaskan bahwa matrik tersebut terdiri dari True Positif (TP) memiliki arti bahwa jumlah data yang telah di uji oleh model berhasil terklasifikasi benar sebagai data positif, lalu untuk  True Negatif (TN) bahwa  data  yang  berhasil  dibaca  oleh  mesin  sebagai  benar  kata  negatif,  False  Positif  (FP)  bahwa  mesin memprediksi kata positif sebagai kata negatif, dan yang terakhir  False Negatif (FN)  bahwa mesin memprediksi kata negatif sebagai kata positif.
Dalam  menentukan  model  terbaik,  penelitian  ini  harus  menganalisis  nilai  classification  report,  di  dalam classification  report  terdapat  nilai  akurasi,  precision,  recall,  F1-Score  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk menentukan model terbaik. Dalam menentukan  classification report terdapat persamaan yang dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Classification Report Measurement Definition Formula Accuracy (A) Akurasi digunakan untuk mengetahui seberapa baik sistem dapat mengklasifikasi data dengan benar 𝐴 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟𝑠 𝑜𝑓 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙𝑠) Precision (P) Seberapa akurat suatu model dapat mengidentifikasi suatu sentimen 𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 Recall (R) Seberapa baik model menemukan dan mengenali suatu sentimen 𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 F1- Score (F) Gabungan dari Precision dan Recall dimana untuk mengukur performa sebauh sistem F = 2 x P x R P + R
Pada tabel 6 menjelaskan bahwa terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan dalam sebuah classification report yaitu nilai accuracy, precision, recall, dan F1-Score. Pada masing-masing penilaian memiliki fungsi yang berbeda, dimana nilai accuracy digunakan untuk mengetahui seberapa baik algoritma mampu mengklasifikasikan data dengan benar, akan tetapi jika nilai akurasi tinggi tidak menjadi acuan suatu algoritma itu bagus, oleh karena itu diperlukan adanya perhitungan precision, recall dan F1-Score dimana kebutuhan pengukuran suatu algoritma tergantung  dari  karakter  suatu  data,  sehingga  dengan  adanya  beberapa  perhitungan  tersebut  akan  membuat keputusan yang lebih baik dalam menentukan model algoritma.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perbandingan Akurasi
Dalam  penelitian  ini  jumlah  data  yang  dihasilkan  setelah  melalui  tahapan  preprocessing  pada  sentimen  positif menghasilkan 5799 data, lalu data dengan sentimen negatif sebanyak 795 data. Dikarenakan data sentimen positif dan  negatif  tidak  seimbang,  maka  menyebabkan  model  algoritma  Naïve  Bayes  dan  Logistic  Regression  hanya dominan  berlatih  untuk  kata  positif.  Sehingga  akurasi  dan  performa  klasifikasi  untuk  kelas  positif  akan  tinggi. Dengan adanya data yang tidak seimbang tersebut hasil eksperimen tidak hanya berfokus pada nilai akurasi untuk menilai  suatu  model  algoritma.  Sehinga  dalam  eksperimen  ini  menentukan  model  algoritma  Naïve  Bayes  atau Logistic Regression yang memiliki performa terbaik perlu melihat nilai dari classification report seperti precision, recall dan F1-Score. Pada penelitian ini dalam mengatasi data yang tidak seimbang diperlukan optimasi SMOTE, sehingga model algoritma tidak akan dominan belajar ke salah satu sentimen. Ketika optimasi SMOTE diterapkan, maka  data  minority  akan  memiliki  jumlah  yang  sama  dengan  data  majority.  Hasil  dari  eksperimen  optimasi SMOTE dapat dilihat pada gambar 3 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
Berdasarkan  gambar  3  tersebut  menghasilkan  perbandingan  antara  data  sebelum  dilakukan  optimasi SMOTE  dan  sesudah  dilakukan  optimasi  SMOTE.  Ketika  data  dilakukan  optimasi  SMOTE  maka  jumlah  data pada setiap sentimen akan sama, sehingga dalam eksperimen ini jumlah data positif dan negatif sebanyak 5799 data.  Dengan  dilakukan  optimasi  SMOTE  ini  model  algoritma  akan  lebih  seimbang  dalam  mempelajari  suatu sentimen  sehingga  tidak  ada  lagi  data  yang  memiliki  jumlah  yang  sedikit  (minority)  dan  jumlah  data  dengan sentimen tertinggi (minority). Setelah data sudah seimbang maka perlu dilakukan data training dan  testing agar model algoritma dapat belajar dengan data baru yang telah di optimasi SMOTE.
Dalam penelitian ini setiap model algoritma Naïve Bayes  dan Logistic Regression menggunakan 70% data training  dan  30%  data  testing.  Data  yang  digunakan  dalam  penerapan  model  algoritma  ini  menggunakan  data sebelum  dilakukan  optimasi  SMOTE  dan  sesudah  dilakukan  optimasi  SMOTE.  Sehingga  hasil  dari  setiap algoritma  akan  dibandingkan  untuk  mencari  model  dengan  performa  terbaik.  Untuk  informasi  lebih  detail mengenai hasil dari model algoritma dapat dilihat pada tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. Modelling Before SMOTE dan After SMOTE
Modelling BEFORE SMOTE AFTER SMOTE Accuracy  Precision  Recall F1- Score Accuracy  Precision  Recall F1- Score Naïve Bayes Negatif 90% 73% 36% 48% 91% 87% 97% 92% Positif 91% 98% 95% 97% 85% 91% Logistic Regression Negatif 91% 81% 36% 50% 95% 94% 93% 95% Positif 91% 99% 95% 96% 93% 95%
Dari hasil perbandingan antara 70% data training dan 30% data testing sebelum dilakukan optimasi SMOTE menunjukan  bahwa,  model  algoritma  Naïve  Bayes  dan  Logistic  Regression  menghasilkan  akurasi  yang  cukup tinggi.  Pada  model  algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan  akurasi  90%  dan  Logistic  Regression  menghasilkan akurasi 91%. Dalam penelitian ini nilai dari akurasi tersebut belum bisa dijadikan acuan untuk menilai suatu model mampu membedakan kata positif dan negatif, sehingga perlu melihat kinerja dari  nilai precision, recall, dan F1- Score.
Hasil  eksperimen  setelah  menguji  model  menggunakan  optimasi  SMOTE,  nilai  akurasi  dari  kedua algoritma  mengalami  peningkatan.  Algoritma  Naïve  Bayes  mengalami  peningkatan  nilai  accuracy  dari  90% menjadi 91%. Pada sentimen negatif nilai precision 73% mengalami peningkatan menjadi 87%, nilai recall 36% menjadi 97% dan nilai F1-Score 48% menjadi 92%. Peningkatan nilai tidak hanya terjadi pada algoritma  Naïve Bayes, pada algoritma Logistic Regression juga mengalami peningkatan pada nilai akurasi 91% menjadi 95% dan juga  peningkatan  dalam  eksperimen  ini  terjadi  pada  nilai  classification  report  yang  mana  hasil  dari  optimasi SMOTE tersebut berhasil meningkatkan nilai precision 81% menjadi 94%, recall 36% menjadi 93% dan F1-Score 50% menjadi 95%.
Untuk  menentukan  model  yang  terbaik,  peneliti  melakukan  eksperimen  dengan  melakukan  komparasi dengan acuan perbandingan nilai confusion matrix pada kedua algoritma. Berikut ini hasil dari confusion matrix untuk setiap model algoritma dapat dilihat pada gambar 4 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
Eksperimen tersebut mendapatkan hasil bahwa sebelum dilakukan optimasi SMOTE, model belum mampu membedakan  kata  negatif  secara  optimal,  sehingga  pada  kedua  algoritma  kata  negatif  tersebut  diklasifikasikan sebagai kata positif karena mesin dominan mempelajari sentimen positif. Setelah dilakukan eksperimen dilakukan optimasi SMOTE setiap algoritma  lebih optimal  dalam  memprediksi setiap kata, dimana  hasil dari eksperimen tersebut  mampu  memberikan  peningkatan  kepada  kedua  algoritma  terutama  dalam  nilai  True  Negatif.  Setelah dilakukan optimasi SMOTE nilai Ture Negative pada algoritma Naïve Bayes mengalami peningkatan dari 89 data menjadi 983 data, lalu pada algoritma Logistic Regression menghasilkan peningkatan pada True Negative dari 89 data menjadi 1076 data.
Hasil eksperimen dalam penelitian ini menunjukkan bahwa model algoritma Logistic Regression menjadi algoritma yang terbaik. Hasil tersebut dibuktikan dengan perbandingan dari confussion matrix kedua algoritma. Dimana nilai akurasi dari algoritma Logistic Regression ketika dilakukan optimasi SMOTE menghasilkan akurasi tertinggi yaitu sebesar 95%, lalu dilakukan analisis kembali bahwa dalam eksperimen ini  pada kedua algoritma memiliki keunggulan pada precision dan recall baik dalam kelas sentimen positif maupun negatif.  Sehingga dalam eksperimen penelitian ini F1-Score menjadi acuan untuk menentukan performa suatu model, dimana nilai dari F1- Score dihasilkan dari perhitungan antara precision dan recall. Pada algoritma Logistic Regression menghasilkan nilai F1-Score yaitu sebesar 95% hal tersebut menunjukan algoritma tersebut memiliki performa yang sangat baik.

## 3.2 Visualisasi Data
Pada  penelitian  ini  dilakukan  eksperimen  menggunakan  visualisasi  wordcloud  untuk  menganalisis  data  teks. Wordcloud  akan  menampilkan  semua  kata  yang  ada  di  dalam  teks,  sehingga  kata  yang  mempunyai  frekuensi tertinggi  akan  memiliki  ukuran  font  lebih  besar  di  dalam  visualisasi  wordcloud.  Pada  penelitian  ini  hasil  dari wordcloud untuk seluruh data mengenai topik metaverse dapat dilihat pada gambar 5 sebagai berikut:

## Gambar 5. Wordcloud Metaverse
Dari hasil wordcloud kata metaverse sering disebut dalam komentar, selanjutnya kata yang sering dibahas tentang metaverse yaitu “metaverse”,”teknologi”, “game”, “dunia”, “virtual”, “masa depan” dan sebagainya. Hal ini menunjukan bahwa masyarakat Indonesia banyak membahas metaverse dengan beberapa kata kunci tersebut, sehingga perlu dilakukan analisis apakah kata kunci tersebut masuk ke dalam komentar positif atau negatif. Berikut ini wordcloud dari data komentar positif dan negatif mengenai metaverse yang dapat dilihat pada gambar 6 sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
Berdasarkan  hasil  visualisasi  wordcloud  sentimen  negatif  bahwa  terdapat  frekuensi  kata  yang  sering muncul diantaranya “metaverse”, “ai”, “ktp”, “paham”, “teknologi”, “nft”, “kerja” dan sebagainya. Hasil analisis dari  wordcloud  dengan  sentimen  negatif  pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa,  konsep  metaverse menerapkan teknologi Artificial Intelligence (AI) sehingga memberikan suatu opini negatif terhadap masyarakat bahwa  beberapa  sektor  pekerjaan  akan  tergantikan  oleh  AI  [33].  Selanjutnya  salah  satu  kata  yang  memiliki frekuensi  yang cukup tinggi yaitu ktp. KTP merupakan singkatan dari Kartu Tanda Penduduk yang dipergunakan sebagai identitas warga negara Indonesia. Suatu registrasi terkadang membutuhkan KTP, dari hasil analisis bahwa masyarakat  memberikan  opini  tentang  keraguan  terhadap  metaverse  dari  keamanan  data.  Keraguan  dari masyarakat muncul ketika sistem mengalami  bug maka bukan tidak mungkin akan terjadi suatu kebocoran data, kebocoran data tersebut dapat digunakan untuk suatu tindakan kriminal oleh pihak yang tidak bertanggung jawab [34].  Dari  sebagian  masyarakat  Indonesia  yang  memberikan  komentar  negatif  dapat  disimpulkan  bahwa, masyarakat masih takut dengan adanya perkembangan teknologi ini dikarenakan pekerjaan dapat tergantikan oleh AI dan akan menyebabkan angka pengangguran yang tinggi, selain itu masyarakat masih memiliki keraguan dalam keamanan data jika terjadi bug sehingga menyebabkan kebocoran data.
Berdasarkan  hasil  dari  visualisasi  wordcloud  dalam  klasifikasi  komentar  positif  terdapat  kata  “dunia”, “teknologi”,  “game”,  “eth”,  “virtual”,  dan  “digital”.  Dari  Kumpulan  kata  yang  memiliki  frekuensi  terbanyak tersebut dapat disimpulkan bahwa metaverse menjadi teknologi yang canggih dimana teknologi ini dapat membuat dunia virtual, di dalam dunia virtual tersebut pengguna bisa berinteraksi dan juga pengguna dapat bermain game dan melakukan kegiatan seperti di dunia nyata.
Frekuensi  kata  digunakan  untuk  melihat  seberapa  banyak  kata  tersebut  dibahas  di  dalam  suatu  analisis sentimen. Untuk lebih detail mengenai frekuensi kata yang memiliki nilai tertinggi dapat dilihat pada gambar 7 sebagai berikut:

## Gambar 7. Frekuensi Kata
Berdasarkan gambar 7 dapat dilihat 10 frekuensi kata tertinggi, dimana frekuensi kata yang sering muncul yaitu  kata  “metaverse”,  “dunia”,  “bisa”,  “Indonesia”  dan  sebagainya.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa masyarakat Indonesia sering membahas topik metaverse terkait teknologi yang digunakan untuk penerapan konsep dunia virtual.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  ini  telah  dilakukan  analisis  sentimen  terhadap  opini  masyarakat  Indonesia mengenai  perkembangan  metaverse  di  media  sosial  X.  Data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  6728  data mengenai  metaverse.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  komparasi  model  algoritma  Naïve  Bayes  dan  Logistic Regression. Hasil dari komparasi tersebut mendapatkan nilai algoritma  Naïve Bayes  menghasilkan akurasi 90% dan  algoritma  Logistic  Regression  menghasilkan  akurasi  91%.  Berdasarkan  eksperimen  yang  telah  dilakukan model  tersebut  masih  dominan  belajar  lebih  banyak  data  dengan  sentimen  positif  sehingga  terjadi  ke  tidak seimbangan data. Untuk mengatasi data yang tidak seimbang dilakukan optimasi SMOTE agar data minority dapat memiliki  jumlah  data  yang  sama  dengan  data  majority.  Hasil  eksperimen  setelah  dilakukan  optimasi  SMOTE, kedua algoritma mengalami kenaikan pada kedua sentimen, terutama sentimen negatif, hal ini menandakan bahwa model  telah  berhasil  mempelajari  data  dengan  baik  pada  setiap  sentimen,  sehingga  model  tidak  lagi  dominan mempelajari  data  dengan  sentimen  positif.  Setelah  dilakukan  optimasi  SMOTE  pada  penelitian  ini,  algoritma

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
dengan performa terbaik yaitu Logistic Regresion dengan nilai akurasi 95%, precision 94%, recall 93%, dan F1- Score 95%. Penelitian ini memiliki keterbatasan menggunakan dua algoritma klasifikasi teks yaitu  Naive Bayes dan Logistic Regression. Sehingga penelitian selanjutnya dapat membandingkan algoritma klasifikasi teks lainnya yang lebih variatif untuk mendapatkan nilai akurasi, precision, recall, dan F1-Score yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Universitas  Teknokrat  Indonesia  yang  telah  memfasilitasi  lab  riset  untuk  menyelesaikan eksperimen ini.

## REFERENCES
[1]  G.  A.  Kaya,  “Sentiment  Analysis  on  the  Metaverse:  Twitter  Data,”  SAKARYA  UNIVERSITY  JOURNAL  OF COMPUTER AND INFORMATION SCIENCES, vol. 5, no. 2, 2022, doi: 10.35377/saucis.04.01.
[2]  B. Yu, Y. Liu, S. Ren, Z. Zhou, and J. Liu, “METAseen: Analyzing network traffic and privacy policies in Web 3.0 based Metaverse,” Digital Communications and Networks, Dec. 2023, doi: 10.1016/j.dcan.2023.11.006.
[3]  A. Nur and Y. D. Putra, “MANAJEMEN RISIKO EKONOMI PADA PENERAPAN METAVERSE DI INDONESIA,” 2022.
[4]  S. Yang, H. Joo, and J. Kim, “Metaverse search system: Architecture, challenges, and potential applications,” ICT Express, Dec. 2023, doi: 10.1016/j.icte.2023.12.006.
[5]  F. F. Rachman and S. Pramana, “Analisis sentimen pro dan kontra masyarakat Indonesia tentang vaksin COVID-19 pada media sosial Twitter,”  Indonesian  of Health  Information Management Journal (INOHIM),  vol. 8, no. 2, pp. 100–109, 2020.
[6]  R.  N.  Ikhsani  and  F.  F.  Abdulloh,  “Optimasi  SVM  dan  Decision  Tree  Menggunakan  SMOTE  Untuk  Mengklasifikasi Sentimen Masyarakat Mengenai Pinjaman Online,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 4, pp. 1667–1677, 2023.
[7]  T. Mustaqim,  K. Umam, and M. A. Muslim, “Twitter text mining for sentiment analysis on  government’s response to forest fires with vader lexicon polarity detection and k-nearest neighbor algorithm,” J Phys Conf Ser, vol. 1567, no. 3, p. 032024, Jun. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1567/3/032024.
[8]  A. F. Watratan and D. Moeis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” Journal of Applied Computer Science and Technology, vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2020.
[9]  R. Novendri, A. S. Callista, D. N. Pratama, and C. E. Puspita, “Sentiment Analysis of YouTube Movie Trailer Comments Using Naïve Bayes,” Bulletin of Computer Science and Electrical Engineering, vol. 1, no. 1, pp. 26–32, Jun. 2020, doi: 10.25008/bcsee.v1i1.5.
[10] P. Rajendra and S. Latifi, “Prediction of diabetes using logistic regression and ensemble techniques,” Computer Methods and Programs in Biomedicine Update, vol. 1, p. 100032, 2021, doi: 10.1016/j.cmpbup.2021.100032.
[11] T. Ciu and R. S. Oetama, “Logistic Regression Prediction Model for Cardiovascular Disease,” vol. VII, no. 1, p. 33, 2020, [Online]. Available: https://www.kaggle.com/ronitf/heart-
[12] S. A. Assaidi and F. Amin, “Analisis Sentimen Evaluasi Pembelajaran Tatap Muka 100 Persen pada Pengguna Twitter menggunakan Metode Logistic Regression,” Jurnal Pendidikan Tambusai, vol. 6, no. 2, pp. 13217–13227, 2022.
[13] P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput, vol. 8, no. 1, p. 147, 2021.
[14] R. Tineges, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 3, p. 650, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[15] M. R. Ghufron, M. F. M. Arsyada, M. R. Lukman, Y. A. H. Putra, and N. A. Rakhmawati, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Pemilu 2024 Berbasis Model XLM-T,” J-INTECH (Journal of Information and Technology), vol. 11, no. 2, pp. 307–315, 2023.
[16] 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.
[17] M.  Z.  Anbari  and  B.  Sugiantoro,  “Studi  Komparasi  Metode  Analisis  Sentimen  Naïve  Bayes,  SVM,  dan  Logistic Regression Pada Piala  Dunia 2022,” JURNAL MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA,  vol. 7, no. 2, pp.  688–695, 2023.
[18] D. Gunawan, D. Riana, D. Ardiansyah, F. Akbar, and S. Alfarizi, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naïve  Bayes  Dengan  Algoritma  Genetika  Pada  Analisis  Sentimen  Calon  Gubernur  Jabar  2018-2023”,  doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[19] T. D. Dikiyanti, A. M. Rukmi, and M. I. Irawan, “Sentiment analysis and topic modeling of BPJS Kesehatan based on twitter crawling data using Indonesian Sentiment Lexicon and Latent Dirichlet Allocation algorithm,” J Phys Conf Ser, vol. 1821, no. 1, p. 012054, Mar. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1821/1/012054.
[20] S. S. Sari, U. K. Ulfa, P. E. P. U. Pradita, and T. S. Tri, “Analisis Sentimen Terhadap Komentar Beauty Shaming Di Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  SentiStrength,”  Indonesian  Journal  of  Informatic  Research  and  Software Engineering (IJIRSE), vol. 1, no. 1, pp. 71–78, Apr. 2021, doi: 10.57152/ijirse.v1i1.55.
[21] J. F. Sianipar, Y. R. Ramadhan, and I. Jaelani, “Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 360–367, 2023.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7458
[22] I. R. M. R. Prasetyo and A. Musthafa, “Comparison between naive bayes method and support vector machine in sentiment analysis of the relocation of the Indonesian capital,” Jurnal Mantik, vol. 7, no. 1, pp. 185–193, 2023.
[23] S. K. M. P. Fitri Marisa, S. T. M. S. M. M. T. Anastasia Lidya Maukar, and S. S. M. M. S. I. Dr. Tubagus Mohammad Akhriza, Data Mining Konsep Dan Penerapannya. Deepublish, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=BtlVEAAAQBAJ
[24] M. I. Ahmadi, F. Apriani, M. Kurniasari, S. Handayani, and D. Gustian, “Sentiment Analysis Online Shop on the Play Store Using Method Support Vector Machine (Svm),” in Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF), 2020, pp. 196– 203.
[25] T. Astuti and Y. Astuti, “Analisis Sentimen Review Produk Skincare Dengan Naïve Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 4, p. 1806, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4119.
[26] S. Styawati, A. R. Isnain, N. Hendrastuty, and L. Andraini, “Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes on Twitter Data Sentiment Analysis,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 6, no. 1, pp. 56–60, 2021.
[27] D. N. Fitriana and Y. Sibaroni, “Sentiment analysis on kai twitter post using multiclass support vector machine (svm),” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), vol. 4, no. 5, pp. 846–853, 2020.
[28] D. Apriliani, A. Susanto, M. F. Hidayattullah, and G. W. Sasmito, “Sentimen Analisis Pandangan Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid 19 Menggunakan K-Nearest Neighbors,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 8, no. 1, pp. 34–37, 2023.
[29] L.  Martínez-Villaseñor,  O.  Herrera-Alcántara,  H.  Ponce,  and  F.  A.  Castro-Espinoza,  Advances  in  Computational Intelligence:  19th  Mexican  International  Conference  on  Artificial  Intelligence,  MICAI  2020,  Mexico  City,  Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part II. in Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=b4oBEAAAQBAJ
[30] A. Damayunita, R. S. Fuadi, and C. Juliane, “Comparative Analysis of Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM) Algorithms for Classification of Heart Disease Patients,” Jurnal Online Informatika, vol. 7, no. 2, pp. 219–225, Dec. 2022, doi: 10.15575/join.v7i2.919.
[31] I.  Rahmawati,  T.  R.  Fitriani,  A.  No’eman,  and  A.  Y.  P.  Yusuf,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Algoritma  Logistic Regression Pada Penerbangan Lion Air berdasarkan Ulasan Platform Online,” Jurnal Riset Informatika dan Teknologi Informasi, vol. 1, no. 1, pp. 11–16, 2023.
[32] I. Werdiningsih, D. C. R. Novitasari, and D. Z. Haq, Pengelolaan Data Mining dengan Pemrograman Matlab. Airlangga University Press, 2022. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=CgOdEAAAQBAJ
[33] S.  Masrichah,  “Ancaman  Dan  Peluang  Artificial  Intelligence  (AI),”  Khatulistiwa:  Jurnal  Pendidikan  dan  Sosial Humaniora, vol. 3, no. 3, pp. 83–101, 2023.
[34] E. S. Priowirjanto, “Urgensi Pengaturan Mengenai Artificial Intelligence Pada Sektor Bisnis Daring Dalam Masa Pandemi Covid-19 di Indonesia,” Jurnal Bina Mulia Hukum, vol. 6, no. 2, pp. 254–272, 2022.