## Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Fajar Sidik #1 , Ibnu Suhada #2 , Azhar Haikal Anwar #3 , Firman Noor Hasan #4
# Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka Jl. Tanah Merdeka No.6, Kec. Pasar Rebo, DKI Jakarta 13830, Indonesia
1 fjrsdk88@gmail.com
2 ibnu.suhada10@gmail.com
3 azharlolypop@gmail.com
4 firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Abstrak — Pandemi  COVID-19  merupakan  penyakit yang  skala  penyebarannya  terjadi  secara  global  di seluruh  dunia,  termasuk  Indonesia.  Banyak  bidang yang terkena dampak pandemi ini termasuk pendidikan.  Indonesia  saat  ini  sedang  menjalankan strategi  pembelajaran  daring  yang  menimbulkan banyak  opini  masyarakat.  Analisis  sentiment  pada cabang  Text  Mining digunakan untuk mengklasifikasi suatu entitas pada dokumen teks yang terdiri dari dua kelas yaitu positif dan negatif, kelas tersebut diperoleh dengan  mengklasifikasikan  dataset  headline  dan substansi  berita  terkait  pembelajaran  daring.  Tujuan dari  artikel  ini  adalah  untuk  melakukan  prediksi pendapat  orangtua  terhadap  pembelajaran  daring serta mengetahui  nilai akurasi  dari pendapat tersebut dengan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Artikel  ini menggunakan  metode  TF-IDF  untuk  melakukan pembobotan teks. Hasil dari  artikel ini terlihat bahwa algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  mampu  melakukan prediksi  kalimat  positif  dan  negatif  dengan  nilai 62,5% positif dan 37,5% negatif dari 40 data pendapat orangtua  dan  nilai  akurasi  sebesar  65%  berdasarkan 100 berita positif dan 100 berita negative.
Kata kunci — analisis sentimen, naïve bayes classifier, pembelajaran daring.

## I. P ENDAHULUAN
Covid-19 merupakan  penyakit  yang  penyebarannya disebabkan  oleh Sars-coV2 yang  awalnya  muncul  di Wuhan,  Tiongkok  pada  31  desember  2019. Covid-19 ini dapat  menyebabkan  masalah  pernapasan  ringan,  infeksi paru-paru serius,  dan bahkan  kematian.  Sampai sekarang, ada  lima  jenis covid-19 yang  telah  diidentifikasi  pada manusia  [1].  Sebagai  dampak  pandemi covid-19 ini, banyak  pendekatan  dilakukan  untuk  menghentikan  rantai penyebaran covid-19 termasuk    Indonesia  [2].  Kebijakan ini   dilakukan agar pemerintah bisa mengurangi mobilitas
pelajaran mahasiswa sehingga dapat menahan penyebaran covid-19 [3].
Pandemi covid-19 menyebabkan  adanya    perubahan sosial  yang  tidak  direncanakan  [4].  Perubahan  utama terkait  model  cara  belajar  [5].  Guru  harus  melakukan pembelajaran  jarak  jauh  (online)  [6].  Dengan  metode belajar daring seperti ini sangat membutuhkan pendampingan  dari  orang  tua  [7].  Peran  orang  tua  tidak hanya  memberikan  dasar  pendidikan,  sikap  serta keterampilan dasar, tetapi kini meluas sebagai pendamping  belajar  [8]. Dengan  sistem  pembelajaran yang  baru  siswa  sangat  membutuhkan  peran  guru  dan orang  tua  agar  bisa  beradaptasi  dengan  sistem  yang baru[9].
Analisis sentimen merupakan suatu proses memahami, mengekstrak  dan  memproses  data  berbasis  teks  secara otomatis,  proses  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  sebuah informasi  sentimen  yang  tersirat  dari  suatu  opini  [10]. Dilakukannya  analisis  sentimen  untuk  mengetahui kecenderungan  penilaian  terhadap  permasalahan  dari sudut  pandang  orang  lain,  umumnya  apakah  mereka mempunyai  opini  negatif  atau  positif  terhadap  suatu permasalahan  [11].  Dalam  beberapa  penelitian,  sentiment dapat  dikategorikan  sebagai big data  dimana  ukuran  dari data teks tersebut semakin banyak dan makna konteksnya semakin beragam [12]. Proses analisis meliputi tweet , teks ulasan, blog ,  forum,  dan  data preprocessing mencakup stopword , stemming ,  penghapusan,  identifikasi  sentimen, proses tokenization ,  dan  klasifikasi  sentimen  [13]. Text Mining merupakan  bidang  ilmu  baru  yang  berkembang untuk  mengekstrak  informasi  yang  bermakna  dari  teks alami  [14],  hal  tersebut  dapat  dicirikan  sebagai    proses analisis  teks  ke  ekstrak  informasi  yang  berguna  untuk tujuan    tertentu  [15].  Pengolahan  teks  atau  text mining dapat dilakukan dengan beberapa tahap dalam preprocessing atau  pembersihan  data  teks  untuk diselesaikan  ke  tahap  pengelompokkan  (klasifikasi)
berikutnya  [16].  Text mining mempunyai  tugas  khusus yaitu pengelompokkan teks [17].
Oleh  karena  itu,  analisis  sentimen  dilakukan  dengan tujuan untuk melakukan analisis dari sebuah  opini terkait metode  pembelajaran  online  yang  sedang  dilakukan, penelitian ini menggunakan googleform untuk pengambilan data dan diproses menggunakan perhitungan naïve  bayes untuk  mendapatkan  sebuah  hasil  analisis sentimen  terhadap  pembelajaran  online.  Penelitian  ini memberikan  gambaran  bagaimana  cara  agar  tetap  dapat melakukan  kegiatan  belajar  dari  rumah  selama  pandemi covid-19 ,  dan  diharapkan  dapat  menjadi  motivasi  belajar dalam melaksanakan pembelajaran online.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar.1  menunjukkan  langkah-langkah  penelitian yang dilakukan oleh peneliti.

## Gambar.1 Diagram alir penelitian

## A. Input Data
Setiap  penelitian  tentukan  membutuhkan  data  sebagai bahan  olah  atau  sebagai  sumber  dalam  melakukan penelitian.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  2 sumber data.
B. Perancangan Model Preprocessing Data
Pada  tahapan  ini,  data  yang  sudah  terkumpul  langsung diolah,  awal  atau  biasa  disebut preprocessing .  Tahap  ini bertujuan  untuk  membuat  teks  kalimat  menjadi  kalimat yang diinginkan sebelum dilakukannya proses selanjutnya yaitu implementasi. Adapun langkah yang dilakukan pada proses ini seperti:

## 1. Case Folding
Tahap  ini  melakukan  perubahan  huruf  kapital  menjadi huru kecil.
2. Cleansing
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menghilangkan  kata  yang tidak  dibutuhkan.  Contoh  atribut  yang  tidak  dibutuhkan yaitu  angka  (1),  tanda  baca  (!)  dan  link  (‘http’)  dan symbol lainnya.
3. Stemming
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menghilangkan  imbuhan  pada kata  di  dalam  sebuah  kalimat  laporan  atau  melakukan perubahan  kata  kerja  menjadi  kata  benda.  Contoh  kata yang  dihilangkan  setelah  imbuhan  di-  dan  -kan  berubah menjadi “hilang”.

## C. Word Frequency
Pada tahap ini dilakukan pengambilan Word Frequency , yaitu  menghitung  banyak  kata  muncul  dalam  sebuah dataset yang  telah  melewati  tahap  preprocessing. Selanjutnya  menggunakan Count  Vectorizer yaitu  untuk dapat mengubah fitur teks menjadi representasi matriks.
D. Ektraksi Dataset
Term Frequency–Inverse  Document  Frequency atau yang  biasa  disebut  dengan  TF-IDF  merupakan  teknik reduksi  variabel  pada  tahap  ekstraksi dataset yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dilakukannya  TF-IDF untuk  melakukan  pembobotan  kata  dalam  dokumen  yang dihitung dari frekuensi kemunculan term dalam dokumen. Hal  ini  ditekankan  pada  seringnya  kata  dalam  dokumen yang  muncul  di  berita.  Terjadi  peningkatan  nilai  TF-IDF secara seimbang sesuai dengan waktu kemunculan sebuah kata  dalam  dokumen  dengan  diimbangi  dengan  frekuensi kata dalam berita. Tujuannya untuk melakukan penyesuaian fakta pada beberapa kata yang sering muncul dalam  berita  secara  keseluruhan.  Kata-kata  yang  bersifat umum  akan  mendapatkan  bobot  yang  lebih  rendah  dan memberi  makna  pada  kata-kata  tertentu  yang  jarang ditemukan dalam sebuah dokumen.

## E. Implementasi Algoritma
Pada  tahap  implementasi,  tahapan  ini  menggunakan algoritma naive bayes classifier dan menggunakan  teknik multinomial  naive  bayes .  Tahapan  ini  mempunyai  tiga proses,  yaitu  proses training , validation ,  dan testing . Proses training dilakukan untuk pelatihan data, kemudian, pada  saat  itu,  proses validation akan  dilakukan  dengan mengacu  probabilitas  dari dataset training .  Setelah dilakukan  proses validation ,  maka  akan  dilakukan  proses testing dengan menggunakan data yang dikumpulkan dari kuisioner googleform sebagai  percobaan  dari  data  yang telah  di validation .  Klasifikasi  dilakukan  dengan  teori probabilitas  dan  teorema Bayesian ,  yang  beranggapan semua  variabel  penentu  keputusan  adalah  bebas  dengan begitu keberadaan tiap variabel tidak berhubungan dengan adanya atribut dari variabel lain.

## F. Evaluasi Sistem
Setelah proses implementasi dilakukan akan didapatkan sebuah  hasil,  maka  hasil  tersebut  akan  dihitung  nilai f- measure ( f1-score ) yang merupakan salah satu perhitungan  evaluasi  dengan  mengkombinasikan recall dan precision .
Recall mengacu  pada  jumlah  data  yang  secara  akurat dikelompokkan  dalam  suatu  kelas,  dibagi  dengan  total keseluruhan data yang ada didalam kelas tersebut.
Keterangan: TP  = True  Positive ¸  adalah  jumlah  data  positif  yang dikelompokkan benar oleh sistem FN  = False  Negative ,  adalah  jumlah  data  negatif  yang dikelompokkan salah oleh sistem Precision dihitung dari jumlah data benar, dibagi total  keseluruhan  data  yang  telah  dikelompokkan  dalam sebuah kelas.
Keterangan: TP  = True  Positive ,  adalah  jumlah  data  positif  yang dikelompokkan benar oleh system.
FP  = False  Positive ,  adalah  jumlah  data  positif  yang dikelompokkan salah oleh system.
Pada  penelitian  ini,  alat  dan  bahan  dibutuhkan  untuk menunjang  proses  penelitian  ini  yang  dibagi  menjadi beberapa  bagian,  seperti  perangkat  keras  ( hardware ), perangkat  lunak ( software ), library dan googleform . Pada penelitian ini, peneliti menggunakan perangkat lunak pada Tabel.1
T ABEL I
D AFTAR S OFTWARE
No. Nama Software Versi 1 Python 3.7 (32 bit) 2 Anaconda 2019.7 3 OS Windows 10

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Proses Data
Data  berita  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini berjumlah  200  dari  beberapa  sumber  berita  seperti Kompas,  CNN  Indonesia  dan  yang  lainnya.  Berita  yang diambil  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  100  berita  positif dan  100  berita  negatif,  seperti  yang  ditunjukan  dapat dibihat pada Tabel 2.
T ABEL II J UMLAH B ERITA D IKUMPULKAN
Sedangkan  untuk  data  yang  dikumpulkan  melalui googleform ,  peneliti  mengumpulkan  40  data  yang  akan digunakan untuk pengujian, contoh data googleform dapat dilihat dibawah ini Gambar.2.
Gambar 2. Contoh Sebagian Data dari Googleform
sedangkan Tabel.3 dan untuk keseluruhan data dapat dilihat pada bit.ly/PendapatOrangtua.
T ABEL III D ATA I NPUT DARI K UISIONER No

## Kolom Data Kuisioner
Dampak Daring Pendapat dari Orangtua 1 Negatif Tetap semangat dalam belejar 2 Positif Kendala  dr  metode  daring  yaitu  tdk  adanya kepemilikan  hp  bagi  sebagian  siswa  ,  gangguan jaringan/ sinyal,kuota dll 3 Positif Kendalanya di jaringan /sinyal dan kuota 4 Positif Lama  kelamaan  pun  anak  mnjadi  jenuh  belajar dari  rumah...  Karna  tempat  terbaik  untuk  belajar memang lebih baik di sekolah. 5 Negatif Belajar d rmh kurang memadai karena ank banyak kurang paham lebih baik ketemu langsung dengan guru 6 Negatif Menurut  saya  anak"  sudah  mulai  jenuh  dengan adanya PJJ yg berkepanjangan.
Mereka  harus  mengerjakan  tugas"  tanpa  adanya oenjelasan  secara  langsung  tentang  materi oembelajaran, sehingga anak" harus mengembangkan  sendiri  materi  yg  d  ajarkan  saat ini Berita Jumlah Positif 100 Negatif 100 Total 200
No Kolom Data Kuisioner Dampak Daring Pendapat dari Orangtua 7 Negatif Anak  merasa  guru  kurang  dalam  menyampaikan materi  sehingga  membuat  anak  menjadi  tidak paham  dengan  materi  dibahas,  interaksi  guru  dan murid juga kurang efektif 8 Positif Dengan  adanya  metode  daring  saya  merasa kurang  efektif  dalam  mengajarkan  materi  anak dirumah  dan  anak  jadi  kurang  memahami  materi yang diberikan. 9 Negatif Anak2  jd  kurang  disiplin  dan  lebih  bnyak  waktu main hp 10 Negatif Tidak adanya penguasaan atau pemahaman karena tidak  interkasi  antara  guru  dan  murid,  serta  tidak ssuainya  pokok  bahasan  pembelajaran  karena membingungkan  ,  serta  tidak  adanya  pantuan psikologi antara murid, guru dan orang tua murid.
11 Positif Belajar daring msh kurang efektif 12 Positif Belajar masih kurang efektif klo dari rmh 13 Positif Sangat bagus Klo suasana msh covid 14 Negatif sebenarnya bagus tetapi metode yg diajarkan oleh pengajar kurang efektif 15 Negatif
pengajar  memberikan  materi  tidak  efektif,  selalu memberikan tugas 16 Negatif pengajar sulit untuk menyampaikan materi 17 Negatif Menurut  saya,  belajar  dari  rumah  membuat  anak menjadi  tidak  interaktif  dikarenakan  banyak materi  yang  tidak  dipahami  oleh  orangtua sehingga  anak  tidak  dapat  bertanya  kepada orangtua, hanya mengandalkan google saja
18 Negatif Dari  sisi  pengajaran  orang  tua  kepada  anak  tidak efisien dikarenakan orang tua yang sibuk bekerja. 19 Negatif Kesehatan anak dari virus memang terjaga namun kesehatan  mental  anak  menjadi  terganggu  karena mereka  sudah  mulai  bosan  dan  jenuh  dengan belajar  di  rumah.  Mereka  butuh  berinteraksi dengan  lingkungan  sekolah  dan  teman-teman lainnya
20 Positif Karena  anak  belajar  dari  rumah  sehingga memudahkan  saya  untuk  memantau  kesehatan anak 21 Negatif Pendapat saya kurang bagus karena belajar daring ini  terkadang  membuat  anak  jadi  malas  ,  karna merasa  tidak  diawasi  dan  kurang  nya  efektifitas dalam mencerna materi yg di berikan guru karena suasana  dan  lingkungan  dirumah  biasanya dilakukan sambil tiduran 22 Positif Beberapa dosen kurang jelas dalam
menyampaikan  materinya,  sehingga  anak  kadang kuliah  daring  hanya  dapat  tugas  saja  tanpa mendapat  materi,  bila  dosen  nya  bisa  dengan bagus maka akan positif karna waktu yg fleksibel dan  tidak  buang  waktu  dan  tenaga  harus  ke kampus 23 Negatif Tingkatan lagi daring 24 Negatif Pembelajaran  menjadi  kurang  efektif  karena beberapa  masalah,  seperti  koneksi,  kejelasan menyampaikan  materi  dari  guru  kepada  peserta didiknmenjadi kurang jelas karena delay. 25 Negatif Perlu  metode  yang  lebih  efektif  selain  hanya melalui video call. 26 Negatif Menyebabkan  anak  saya  tidak  mau  keluar  rumah hanya  main  ps  5  dan  gak  lepas  dari  handphone nya
No Kolom Data Kuisioner Dampak Daring Pendapat dari Orangtua 27 Negatif Anak  mengalami  kecanduan  handphone  sehingga membuat  anak  malah  malas  belajar,  dia  malah asik membuka aplikasi lain 28 Positif Pembelajaran  tatap  muka  memang  lebih  baik dibandingkan  dengan  pembelajaran  daring  dari sisi interaksi sehingga lebih mudah dipahami oleh murid terkait pelajaran yang diajarkan,
Untuk jumlah pembelajaran daring pun di sekolah anak  saya  lebih  menitik  beratkan  ke  pemberian tugas bukan pembelajaran melalui zoom, mungkin karena  pembelian  kuota  untuk  guru  dan  murid yang  memberatkan  kedua  pihak,  jadi  jarang dilakukan.  Sehingga  murid  lebih  banyak  belajar dengan orang tua atau mencari di google daripada dengan gurunya
29 Negatif Sukil  untuk  mengajarkan  anak  yang  berusia dibawah  10  tahun  karena  kita  sebagai  orang  tua belum memiliki pengalaman bagaimana
menyampaikan suatu materi kepada anak sehingga  dapat  disimpulkan  anak  menjadi  kurang dalam pemahaman materinya 30 Negatif Saya pikir anak menjadi kurang dalam pemahaman  materi  dasar  dikarenakan  cara  kita yang mungkin salah dalam menyampaikan materi
31 Negatif Kesulitan dalam mengajarkan atau menyampaikan materi  kepada  anak,  maka  menurut  saya  sekolah tatap  muka  lebih  baik  dikarenakan  ada  interaksi yang cukup antara pengajar dengan murid. Bukan berarti  saya  tidak  dapat  mendidik  anak  namun sudah ada keahlian masing masing
32 Negatif Menurut  saya  belajar  dari  rumah  itu  baik  seperti belajar  tatap  muka  pada  umumnya  apabila interaksi  antara  guru  dan  murid  berjalan  dengan baik,  namun  yang  saya  lihat  interaksi  tersebut tidak ada, yang ada ialah guru hanya memberikan tugas tanpa menjelaskan terkait materi tersebut 33 Positif
nilai  menjadi  semakin  bagus,  sisi  negatifnya kegiatan  belajar  mengajar  menjadi  kurang maksimal 34 Positif Pembelajaran  daring  dapat  berdampak  positif disaat situasi pandemi seperti ini, 35 Negatif guru  lebih  mengutamakan  tugas,  dan  interaksi  ke anak kurang (negatif) 36 Negatif Kurang  efektif  karna  guru  hanya  memberikan tugas tanpa berinteraksi dengan murid 37 Negatif Harusnya seimbang antara dosen dengan mahasiswa  dari  segi  tugas  nya  jangan  lebih membebankan dari yang seharusnya hanya karena belajar dari rumah
38 Positif
Belajar  dari  rumah  sangat  baik  dikarenakan orangtua  menjadi  lebih  mudah  dalam  mengawasi perkembangan  anak  namun  saya  rasa  tidak semibang antara materi yang disampaikan dengan tugas yang diberikan
39 Negatif Cara  belajar  dari  rumah  kurang  efektif  untuk dijalani karena guru hanya memberikan tugas 40 Negatif Menurut  saya  anak"  sudah  mulai  jenuh  dengan adanya PJJ yg berkepanjangan.
Mereka  harus  mengerjakan  tugas"  tanpa  adanya oenjelasan  secara  langsung  tentang  materi oembelajaran, sehingga
anak"
harus mengembangkan  sendiri  materi  yg  d  ajarkan  saat ini

## B. Perancangan Preprocessing Data
Sub bab ini menjelaskan tahap pembuatan preprocessing data yang akan digunakan pada sistem yang berfungsi  untuk  melakukan  pengolahan  data  berita. Tahapan  ini  mempunyai  3  proses  yaitu Case  Folding , Cleansing dan Stemming .
1. Data Masukan Berita Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  dimana  setiap data  (berupa  berita)  yang  dikumpulkan  akan digunakan  pada  penelitian  ini.  Contoh  dari beberapa headline data masukan yang digunakan akan dijelaskan pada tabel dibawah.
T ABEL IV D ATA M ASUKAN B ERITA No Sumber Waktu Headline 1. Kompas 26/10/2020 Anak Stres Belajar Daring? Ini Saran Psikolog untuk Mencegahnya 2. Kompas 15/09/2020 Sulit Diajari Belajar Online, Bocah SD Dipukuli  Sapu  hingga Meninggal 3. Kompas 15/12/2020 Cara  Mengatasi  Mata Lelah  pada Anak  Selama Belajar Daring 4. Kompas 20/10/2020 Siswi  SMA  Bunuh  Diri karena Beban Tugas Daring, Dinas Pendidikan Evaluasi Sistem Belajar Online 5. CNNIndonesia 30/03/2020 7  Cara  Membantu  Anak Fokus  saat  Belajar  di Rumah 6. CNNIndonesia 23/07/2020 Proses Belajar Jarak Jauh Anak  Masih  Diselimuti Kendala 7. CNNIndonesia 27/08/2020 Nadiem Akan Beri Kuota Internet  Siswa  35  GB, Mahasiswa 50 GB 8. CNNIndonesia 18/03/2020 Tak Semua Murid Punya Gadget, Belajar dari Rumah Terkendala 2. Case Folding Tahap
case folding
bertujuan
untuk menghilangkan  seluruh  huruf  kapital  di  dalam berita  menjadi  huruf  kecil.  Berikut  ini  contoh dari  tahap case  folding yang  dijabarkan  pada table dibawah ini.
T ABEL V H ASIL P ROSES C ASE F OLDING No Input Output 1. Anak Stres Belajar Daring? Ini Saran Psikolog untuk Mencegahnya anak  stres  belajar  daring? ini  saran  psikolog  untuk mencegahnya 2. Sulit Diajari Belajar Online, Bocah SD Dipukuli  Sapu  hingga Meninggal sulit  diajari  belajar  online, bocah  sd  dipukuli  sapu hingga meninggal 3. Cara  Mengatasi  Mata Lelah pada Anak Selama Belajar Daring cara  mengatasi  mata  lelah pada  anak  selama  belajar daring 4. Siswi  SMA  Bunuh  Diri karena Beban Tugas Daring, Dinas Pendidikan Evaluasi Sistem Belajar Online siswi  sma  bunuh  diri karena  beban  tugas  daring, dinas  pendidikan  evaluasi sistem belajar online 5. 7  Cara  Membantu  Anak Fokus saat Belajar diRumah 7  cara  membantu  anak fokus saat belajar dirumah 6. Proses Belajar Jarak Jauh Anak  Masih  Diselimuti Kendala proses  belajar  jarak  jauh anak masih diselimuti kendala 7. Nadiem Akan Beri Kuota  Internet  Siswa  35 GB, Mahasiswa 50 GB nadiem    akan  beri  kuota internet  siswa  35  gb, mahasiswa 50 gb 8. Tak Semua Murid Punya Gadget, Belajar dari Rumah Terkendala tak  semua  murid  punya gadget,  belajar  dari  rumah terkendala 3. Cleansing Pada  tahap cleansing dilakukan  penghapusan karakter  atau  elemen  yang  tidak  diperlukan dalam  penelitian  analisis  sentimen  ini.  Beberapa karakter  dan  elemen  yang  dihilangkan  adalah tanda  baca  seperti  (,),  (?),  angka  (1)  dan  link (//www.kompas.com/sains/read/). Tahap ini dilakukan dengan tujuan menghilangkan karakter dan  elemen  yang  tidak  diperlukan  ikut  terproses dan  menyebabkan  kekeliruan.  Berikut  ini merupakan contoh dari tahap cleansing .
T ABEL VI
H ASIL P ROSES C LEANSING No Input Output 1. anak  stres  belajar  daring? ini  saran  psikolog  untuk mencegahnya anak  stres  belajar  daring ini  saran  psikolog  untuk mencegahnya 2. sulit  diajari  belajar  online, bocah  sd  dipukuli  sapu hingga meninggal sulit  diajari  belajar  online bocah  sd  dipukuli  sapu hingga meninggal 3. cara  mengatasi  mata  lelah pada  anak  selama  belajar daring cara  mengatasi  mata  lelah pada  anak  selama  belajar daring 4. siswi  sma bunuh diri karena  beban  tugas  daring, dinas  pendidikan  evaluasi sistem belajar online
siswi  sma bunuh diri karena  beban  tugas  daring, dinas  pendidikan  evaluasi sistem belajar online 5.
7  cara  membantu  anak fokus saat belajar dirumah cara  membantu  anak  fokus saat belajar dirumah 6. proses  belajar  jarak  jauh anak masih diselimuti proses  belajar  jarak  jauh anak masih diselimuti
No Input Output kendala kendala 7. nadiem    akan  beri  kuota internet siswa 35 gb, mahasiswa 50 gb nadiem    akan  beri  kuota internet siswa gb mahasiswa gb 8. tak  semua  murid  punya gadget,  belajar  dari  rumah terkendala tak  semua  murid  punya gadget  belajar  dari  rumah terkendala
4. Stemming
Tahap stemming merupakan  tahapan  untuk merubah kata yang mempunyai imbuhan menjadi kata  dasar  dengan  menggunakan library Python PySastrawi.  Berikut  ini  contoh  dari  tahapan stemming .
T ABEL VII
C ONTOH P ROSES S TEMMING No Input Output 1. anak stres belajar daring ini saran psikolog untuk mencegahnya anak stres ajar daring ini saran psikolog untuk cegah 2. sulit diajari belajar online bocah sd dipukuli sapu hingga meninggal sulit ajar ajar online bocah sd pukul sapu hingga tinggal 3. cara mengatasi mata lelah pada anak selama belajar daring cara atas mata lelah pada anak lama ajar daring 4. siswi sma bunuh diri karena beban tugas daring, dinas pendidikan evaluasi sistem belajar online siswi sma bunuh diri karena beban tugas daring dinas didik evaluasi sistem ajar online 5. cara membantu anak fokus saat belajar dirumah cara bantu anak fokus saat ajar rumah 6. proses belajar jarak jauh anak masih diselimuti kendala proses ajar jarak jauh anak masih limut kendala 7. nadiem  akan beri kuota internet siswa gb mahasiswa gb nadiem akan beri kuota internet siswa gb mahasiswa gb 8. tak semua murid punya gadget belajar dari rumah terkendala tak semua murid punya gadget ajar dari rumah kendala
C. Pengambilan Dataset dan Word Frequency
Dataset yang  telah  diproses  sebelumnya  akan memasuki  tahap  dimana dataset tersebut  akan  dipanggil ke  dalam  program  sehingga  dapat  diketahui  jumlah dataset yang  akan  digunakan.  selanjutnya  melakukan perhitungan word  frequency untuk  mengetahui  kata-kata yang  muncul,  setelah  melakukan  proses word  frequency, kata-kata  diubah  menjadi  bentuk  matriks  dengan menggunakan count  vectorizer .  Proses  tersebut  terdapat pada Gambar.3 dan Gambar.4
Gambar 3. Proses Pengambilan Dataset
Setalah proses pemanggilan dataset dilakukan Gambar 3 dapat diketahui jumlah dataset sebanyak 200.
Gambar 4. Proses Word Frequency dan CountVectorizer
Sebagai  contoh  dari  proses word  frequency peneliti melakukan perhitungan berapa banyak kata “rumah” yang ada  pada  200 dataset dan  diketahui  hasil  sebanyak  5210 kata  “rumah”  yang  terdapat  dari  200 dataset tersebut. Untuk  countvectorizer  dari  200  terdapat  6969  kata  yang tersedia.

## D. Ekstraksi Dataset
Setelah  dilakukannya  tahap word  frequency ,  untuk pencarian  kata,  selanjutnya  dilakukakan  penambahan bobot  kata  dengan  teknik Term  Frequency–Inverse Document  Frequency .  Dilakukannya  TF-IDF  untuk memberi  bobot  pada  kata  di  dalam  dokumen  dengan menghitung  frekuensi  kemunculan  term  dalam  dokumen. Hal  ini  dititik  beratkan  dengan  semakin  seringnya pengulangan kata dalam dokumen muncul di dalam berita. Fungsi dari TF-IDF terlihat pada Gambar.5

## Gambar.5 Fungsi TF-IDF
Setelah fungsi TF-IDF dilakukan maka pada Gambar 6 menunjukan  hasil  keluaran  dari  proses  fungsi  TF-IDF berupa array. Array merupakan bobot  dari kata-kata yang muncul  dalam dataset semakin  banyak  kata  yang ditampilkan,  semakin  kecil  bobot  kata  dari  kata  tersebut. Kemudian  array  akan  digunakan  untuk  dijadikan  acuan bobot  pada  data  baru  yang  akan  dimasukkan  kedalam machine .

## Gambar 6. Hasil Perhitungan TF-IDF
E. Implementasi Algoritma
Setelah melakukan proses pembobotan, tahap selanjutnya data terlebih dahulu di bagi 80:20 dengan 80% training dan  20%  data validation ,  selanjutnya  dilakukan
fitting  dengan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  Prediksi data validation yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil yang  akurat.  Implementasi  algoritma  ditunjukan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier
Setelah
algoritma Naïve Bayes
Classifier
diimplementasikan kedalam model maka dapat diliat pada Gambar 4.6 bahwa nilai akurasi yang didapatkan sebersar 65%  yang  didapat  dari  200 dataset dimana  100  data positif dan 100 data negatif dengan perbandingan training dan testing 80:20.
F. Evaluasi
Setelah  dilakukannya  proses  implementasi  algoritma tahap  selanjutnya  ialah  mengevaluasi  model  yang  telah dibuat.  Dilakukan  evaluasi  terhadap  model  guna memastikan  model  tersebut  sudah  memenuhi  harapan dalam  menjalankan  tugas.  evaluasi  mempunyai  beberapa cara dalam melakukan tugas klasifikasi seperti melakukan pencarian  nilai precision , recall dan f1-score .  Tahap evaluasi ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Tahap Evaluasi
G. Hasil Percobaan
Setelah  dilakukan  proses training dan validation data pada model algoritma Naïve Bayes Classifier seperti yang ditunjukan  pada  Gambar  7  sebesar  65%  kemudian  tahap evaluasi seperti Tabel 8.
T ABEL VIII
A RRAY P REDICTION DAN T ESTING n= 40
(Data Testing ) Testing Positif (1) Testing Negatif (0) Prediction Positif (1) TP= [1.1] 15 FP=[1.0] 10 Prediction Negatif (0) FN=[0.1] 4 TN=[0.0] 11
Hasil  evaluasi  pada  Gambar.8,  skor precision negatif 73%, recall sebesar  52%  dan f1-score sebesar  61% sedangkan  untuk  skor precision positif  60%, recall sebesar  79%  dan f1-score sebesar  68%.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar.9.

## Gambar 9. Hasil Evaluasi
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  Gambar  9  nilai tersebut  didapat  dengan  penghitungan  menggunakan persamaan  yang  terdapat  pada  Sub  Bab  tentang  Evaluasi Sistem  dimana  array  yang  terbentuk  dapat  terlihat  pada Gambar.10.
Gambar.10 Array Prediction dan Testing
sedangkan perhitungannya bisa diihat pada Tabel 9.
T ABEL IX
P ERHITUNGAN E VALUASI
H. Hasil Pengujian
Hasil pengujian  merupakan tahap dimana model yang sudah  dievaluasi  akan  melakukan  prediksi  terhadap  data teks yang dituliskan oleh orangtua murid pada googleform. Data  teks  dari googleform telebih  dahulu  diunduh  dalam bentuk  Microsoft  Excel  dengan  format  .csv  dan  data melalui  tahap  penamaan  ulang  pada  kolom  kuisioner dikarenakan  nama  yang  terlalu  panjang.  Proses  tersebut terlihat pada Gambar.11.
Gambar.11 Proses Rename dan Pengunduhan Data Kuisioner
Setelah  data  dilakukan  penamaan  ulang  dan  disimpan dengan  format  .csv  kemudian  data  dipanggil  ke  dalam model  dengan  menggunakan  fungsi  yang  sama  seperti ditunjukan pada Gambar.12.

## Gambar.12 Pemanggilan Data Kuisioner
Pada Gambar.12 dapat dilihat proses pemanggilan data kemudian  dilanjukan  dengan  tahap  melihat  kolom  dari data  kuisioner  yang  digunakan,  kolom  tersebut  ialah ‘pos_neg’  atau  positif  negatif,  ‘pend_orangtua’  atau pendapat orangtua, ‘harapan’ atau keinginan dari orangtua terkait  pembelajaran  online.  Data  kuisioner  ada  pada Gambar.13.

## Gambar.13 Kolom Data Kuisioner
Data  kuisiner  yang  tersedia  pada  Gambar.13  dapat diketahui  deskripsi  data  dengan  mengunakan  fungsi describe seperti Gambar 14.

## Gambar.14 Deskripsi Data Kuisioner
Deskripsi dari data kuisioner pada kolom tabel terdapat tiga kategori pertanyaan yaitu ‘pos_neg’, ‘pend_orangtua’ dan ‘harapan’. Kemudian pada baris tabel terdapat ‘count’ yaitu data masuk, ‘unique’ pertanyaan unik, ‘top’ jawaban terbaik  yang  ada  dan  ‘freq’  frekuensi  jawaban  yang. ‘pos_neg’,  ‘pend_orangtua’  dan  ‘harapan’  terdapat  40 jumlah jawaban yang masuk. ‘unique’ terdapat 2 jawaban tersedia,  ‘pend_orangtua’  terdapat  39  jawaban  yang masuk  dan  ‘harapan’  terdapat  2  jawaban  tersedia.  ‘top’ menampilkan  jawaban  terbaik  dari  jumlah  40  jawaban yang  ada  dengan  ‘pos_neg’  yang  menunjukan  jawaban negatif, ‘pend_orangtua’ Menurut saya anak" sudah mulai jenuh  dengan  adanya  PJJ  yg  berkepanjangan.  Mereka harus mengerjakan tugas" tanpa adanya oenjelasan secara langsung  tentang  materi  oembelajaran,  sehingga  anak" harus mengembangkan sendiri materi yg d ajarkan saat ini dan ‘harapan’ Kegiatan belajar mengajar kembali kepada
tatap  muka  namun  tetap  dengan  protokol  kesehatan  dan skema  pembelajaran  yang  baik  (Misal  pembagian  hari masuk  sekolah).  Sedangkan  untuk  info  dari  data  kuisiner ditunjukan pada Gambar 15.

## Gambar 15. Informasi Data Kuisioner
Dari  informasi  yang  ada  pada  data  kuisioner  dapat diketahui  jumlah  data  kuisiner  yang  masuk  terdapat  40 jawaban,  memiliki  3  kolom  dengan  tipe  data  objek  yang belum  terdefinisi  dan  dari  setiap  butir  pertanyaan  tidak ada  jawaban  yang  kosong  atau  ‘non-null’.  Data  kuisiner tersebut  akan  diproses  oleh  sistem  untuk  mengetahui banyaknya  jawaban  positif  dan  negatif  dari  pendapat orangtua.  Pada  tahap  ini  data  kuisioner  akan  dimasukkan kedalam  machine  learning  untuk  selanjutnya  akan dikategorikan  sebagai  pendapat  positif  atau  negatif menggunakan  library  pandas.  berdasarkan  data training yang telah ada dan dengan tingkat keakuratan berdasarkan data testing yang  telah  dievaluasi  sebelumnya.  Hasil  dari proses  ini  akan  disimpan  kedalam  excel  dengan format .csv. Proses tersebut dapat dilihat pada Gambar.16.

## Gambar.16 Proses Data Kuisioner
Hasil  dari  data  pendapat  orangtua  yang  telah  disimpan dengan  format  .csv  dengan  machine  learning  akan divisualisasikan  kedalam  bentuk  diagram  seperti  yang ditunjukan  dengan  Gambar.17  dan    keluaran  diagram dapat dilihat pada Gambar.18.
Gambar.17. Proses Penampilan Hasil Data ke Bentuk Diagram
Berdasarkan  Gambar.18  dapat  dilihat  warna  biru tervisualisasi  sebagai  jawaban  positif  dan  warna  ungu
tervisualisasi  sebagai  jawaban  negatif  dengan  persentase 62.5%  untuk  jawaban  positif  dan  37.5%  untuk  jawaban negatif  dari  jumlah  data  yang  dimasukan  sebanyak  40 jawaban  dengan  jumlah  jawaban  positif  sebanyak  25 jawaban dan jawaban negatif sebanyak 15 jawaban seperti yang terlihat pada Gambar.19.
Gambar.18 Persentase Perbandingan Pendapat Orangtua
Data  40  masukan  pada  tahap  pengujian  ini  merupakan tanggapan  dari  orangtua  terkait  pembelajaran  daring seperti  yang  telah  ditampilkan  pada  Gambar.19  dengan kategori “Pendapat Orangtua”.

## Gambar 19. Hasil Uji Pendapat Orangtua
Dari  data  kuisiner  pendapat  orangtua  dapat  dilakukan perbandingan  untuk  positif  dan  negatif.  Berdasarkan jumlah jawaban pendapat orangtua pada googleform lebih banyak yang menyatakan bahwa pembelajaran daring dari rumah  merupakan  suatu  yang  negatif  namun  berbeda dengan  hasil  ketika  data  tersebut  diproses  dengan menggunakan  model.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  pendapat  orangtua  lebih  banyak  yang  bernilai positif.  Perbandingan  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar.20  dimana  sebelah  kiri  hasil  pengujian  dengan warna biru sebagai positif dan warna ungu sebagai negatif sedangkan  sebelah  kanan  hasil  survei  kuisioner  dengan warna  biru  sebagai  positif  dan  warna  merah  sebagai negatif.

## Gambar.20 Perbandingan Hasil Uji dan Kuisioner Pendapat Orangtua
Grafik  perbandingan  hasil  pengujian  dan  sebelum pengujian  dapat  dilihat  pada  Gambar.21  dimana  sebelah kiri  hasil  pengujian  dengan  warna  kuning  menunjukan positif  benilai  1  dan  warna  biru  menunjukan  negatif bernilai 0 sedangkan sebelah kanan hasil survey kuisioner dengan  warna  hijau  menyatakan  positif  dan  warna  biru menyatakan negatif.
Gambar.21 Grafik Perbandingan Pendapat Orangtua Sesudah dan Sebelum Diuji.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan  bahwa  algoritma Naïve  bayes  Classifier (NBC)  dapat  memprediksi  serta  melakukan  perbandingan analisis  sentimen  terhadap  pendapat  orangtua  terhadap pembelajaran daring  dari rumah dengan hasil yang cukup baik dikarenakan lebih banyak jawaban yang divisualisasikan  sebagai  jawaban positif dari  pada negatif dimana  perbandingannya  62.5%  untuk  jawaban  positif dan 37.5% untuk jawaban negative dari 40 data kuisioner yang  dimasukan  kedalam  model  yang  telah  dibuat  dan dilakukan  tahap  evaluasi.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan pada  penelitian  ini  sebesar  65%.  Nilai  akurasi  ini didapatkan  dari  200 dataset berita  dimana  100 dataset positif  dan  100 dataset negatif.  Jadi  nilai  akurasi  dari model  untuk  melakukan  analisis  sentimen  bergantung pada kualitas penentuan kategori berita positif atau negatif dari dataset yang  dikumpulkan.  Data  kuisioner  yang positif  belum  pasti  terbaca  positif  pada  model  begitupun dengan  sebaliknya.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  kualitas  dan ketepatan  penentuan  kategori  positif  dan  negatif  isi  dari berita.

## R EFERENSI
[1] A. Nafrin, “EDUKATIF : JURNAL ILMU PENDIDIKAN
Perkembangan Pendidikan Indonesia di Masa Pandemi Covid-
19 Abstrak,” vol. 3, no. 2, pp. 456–462, 2021.
[2] M. Siahaan et al. , “Halaman: 1-3 Terakreditasi Peringkat 5 (SINTA 5) sesuai SK RISTEKDIKTI Nomor,” Ed. Khusus , vol. 1, no. 1, pp. 1410–9794, 2020.
[3] F. N. Hasan and A. Febriandirza, “Perancangan Data
Warehouse Untuk Data Penelitian di Perguruan Tinggi
Menggunakan Pendekatan Nine Steps Methodologhy,”
Pseudocode , vol. VIII, no. 1, pp. 49–57, 2021.
[4] W. Mahmudi and R. Fernandes, “Adaptasi Siswa Tehadap
Pola Pembelajaran Daring pada Masa Pandemi Covid-19 di
SMAN 1 Solok,” J. Perspekt. , vol. 4, no. 3, pp. 395–407, 2021.
[5] F. N. Hasan, “Pandemi Covid-19 Serta Pengaruhnya Terhadap
Aktivitas Ibadah Dan Nilai-Nilai Al Islam Kemuhammadiyahan,” Fikroh J. Pemikir. dan Pendidik. Islam , vol. 14, no. 2, pp. 114–128, 2021.
[6] Y. I. dan C. A. R. Lindawati, “Adaptasi Guru Dalam
Implementasi Pembelajaran Daring Di Era Pandemi Covid-
19,” Pros. Semin. Nas. Pendidik. FKIP , vol. 3, no. 2252, pp. 58–66, 2019.
[7] E. Susanto and A. P. Deapalupi, “Analisis Dampak Covid-19 terhadap Implementasi Study From Home (SFH) di Tingkat
Sekolah Dasar,” J. Pendidik.  Ris. dan Konseptual , vol. 4, no. 4,
p. 536, 2020.
[8] S. Winarti, B. Taib, B. Alhadad, and F. Achmad, “Analisis
Dampak Covid-19 Dalam Proses Pembelajaran Daring Pada
Kelas B4 Di Paud Telkom Ternate,” J. Ilm. Cahaya Paud , vol. 3, no. 1, pp. 150–159, 2021.
[9] A. N. Puthree, D. W. Rahayu, M. Ibrahim, and M. S. Djazilan, “Analisis Faktor Penyebab Rendahnya Motivasi Belajar Siswa Sekolah Dasar selama Pembelajaran Daring,” J. Basicedu , vol. 5, no. 5, pp. 3101–3108, 2021.
[10] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” Integer J. , vol. 2, no. 1, pp. 32–41,
2017.
[11] I. Rozi, S. Pramono, and E. Dahlan, “Implementasi Opinion
Mining (Analisis Sentimen) Untuk Ekstraksi Data Opini
Publik Pada Perguruan Tinggi,” J. EECCIS , vol. 6, no. 1, pp. 37–43, 2012.
[12] M. A. Amrustian, W. Widayat, and A. M. Wirawan, “Analisis Sentimen Evaluasi Terhadap Pengajaran Dosen di Perguruan Tinggi Menggunakan Metode LSTM,” vol. 6, pp. 535–541, 2022.
[13] W. A. Prabowo and C. Wiguna, “Sistem Informasi UMKM Bengkel Berbasis Web Menggunakan Metode SCRUM,” J.
Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 149, 2021.
[14] F. N. Hasan and M. Dwijayanti, “Analisis Sentimen Ulasan
Pelanggan Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan
Multinominal Naïve Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional , vol. 4, no. 2, pp. 52–58, 2021.
[15] N. Ramdhani and R. H. Al-Fadillah, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Belajar Daring Selama Pandemi Covid-19 Dengan Deep Learning,” vol. 7, no. 2, p. 2021, 2021.
[16] A. N. Indraini, I. Ernawati, and A. Zaidah, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PEMBELAJARAN DARING DI
INDONESIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR
MACHINE ( SVM ).”
[17] S.  Y.  Nursyi’ah,  A.  Erfina,  and  C.  Warman,  “Analisis
Sentimen Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” J.  Media Inform. Budidarma , pp. 117–123, 2021.