e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## SENTIMENT ANALYSIS OF PUBLIC OPINIONS ON THE EFFECTIVENESS OF ONLINE LEARNING USING NAÏVE BAYES ALGORITHM
Ratna Pinka Baptis Dakhi 1 , Achmad Maezar Bayu Aji 2*
Sistem Informasi 1,2
Fakultas Teknologi Informasi 1,2 Universitas Nusa Mandiri 1,2
dakhi.ratnapinka@gmail.com 1 , achmad.azb@nusamandiri.ac.id 2
Received: March 30, 2022. Revised: May 10, 2022. Accepted: May 28, 2022 . Issue Period: Vol.6 No.1 (2022), Pp. 273-279
Abstract: Covid-19 was declared a global pandemic by the World Health Organization (World Health Organization) on March 11, 2020. This has resulted in the government urging the public not to carry out activities outside the home which is an effort to break the chain of spreading Covid-19.  Activities  that were suddenly  stopped had a negative impact  on  the  community. Starting  from  the  decline  in  economic  growth  to  the lagging  of  students  in  studying. The  Covid-19  pandemic  has  had  an   impact  on various perspectives of human life today, especially in the field of education. So that the  teaching  and  learning  process  continues.  All students  are  required  to  study  at home online or online. However, online learning raises pros and cons  among the public,  so   research  needs  to  be  done  to  analyze  public  sentiment about   online  learning  and  find  out  the effectiveness  of online  learning during  the  Covid-19 pandemic by utilizing Twitter as a source of data to be researched. Based on the results of the analysis of public opinion sentiment about online learning using the Naïve  Bayes  Classifier algorithm  with  Rapidminer  as  the  software  used  in  data processing, the accuracy value is 60.00% with 65.67% precision and 53.30% recall
Keywords: sentiment analysis, rapidminer, naive bayes

## I. PENDAHULUAN
Penyakit  mematikan  yang  menelan  banyak  korban  jiwa    ini  berawal  mula  pada  akhir  Desember  2019. Adanya sebuah kasus yaitu wabah penyakit yang tidak dapat dideteksi dengan gejala pernapasan akut terjadi di Wuhan,  Provinsi  Hubei,  China.  Komplikasi  pernapasan  akut  ini,  secara  epidemiologi  terhubung  dengan  Pasar Grosir Makanan Laut Huanan yang menjual hewan liar dan makanan laut. Hanya dalam kurun waktu tiga bulan merebaknya  penyakit  ini  di  seluruh  dunia,  Covid-19  dinyatakan  sebagai  pandemi  global  oleh  Organisasi Kesehatan Dunia (World Health Organization) pada tanggal 11 Maret 2020.
Cara virus ini menyerang sistem pernapasan manusia adalah lewat udara yang sudah terkontaminasi virus melalui cipratan air liur ketika berbicara, bersin, batuk, hingga permukaan benda yang terkontaminasi dari satu manusia ke manusia yang lain. Oleh sebab itu, untuk menekan penyebaran virus Covid-19 ini, masyarakat yang berada di tempat umum diwajibkan menggunakan masker, menjaga jarak satu sama lain dengan jarak 1 meter, mencuci tangan, menyediakan hand sanitizer sampai harus bekerja dari rumah, beraktivitas di rumah, beribadah di rumah, hingga belajar di rumah. Intinya, masyarakat dihimbau dengan tegas untuk meniadakan perkumpulan dan menghindari kegiatan di luar rumah, sampai kondisi menjadi normal atau menurunnya kasus pandemi Covid-
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
19 ini. Akibatnya kantor ditutup, tempat ibadah ditutup, restoran atau rumah makan ditutup sampai sekolah pun harus ditutup. Kegiatan yang dihentikan secara mendadak ini berdampak buruk pada masyarakat.
Mulai dari pemerosotan pertumbuhan ekonomi sampai tertinggalnya peserta didik dalam menuntut ilmu. Selain  itu,  upaya  pencegahan  juga  dilakukan  oleh  para tenaga  medis  dan  kesehatan  yaitu  dengan  mengadakan kegiatan  vaksinasi  untuk  semua  masyarakat.  Berdasarkan  data  yang  dilansir  dari  website  World  Health Organization Di Indonesia sejak 3 Januari 2020 hingga 12 November 2021 kasus Covid-19 yang terkonfirmasi sebanyak  4.250.157  dengan  kasus  kematian  mencapai  143.628,  dilaporkan  ke  WHO.  Sejak  9  November  2021 total dosis vaksin 207.306.431 sudah dikelola [1].
Kementrian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi    juga  menyalurkan  dukungan  kepada  para pendidik, peserta didik, dosen dan mahasiswa supaya lebih semangat dan termotivasi selama belajar daring berupa kuota internet gratis. Bantuan paket kuota internet tahun 2021 periode September–November   2021   Kementrian Pendidikan,   Kebudayaan,   riset,   dan teknologi dengan rincian bantuan antara lain sebagai berikut: 1. Peserta Didik Jenjang PAUD 7GB/Bulan
2. Peserta Didik Jenjang Pendidikan Dasar dan Menengah 10GB/Bulan
3. Pendidik Jenjang PAUD, Pendidikan Dasar dan Menengah 12GB/Bulan
4. Dosen dan Mahasiswa 15GB/Bulan  dengan peraturan pembatasan akses di  situs-situs  yang telah diblokir oleh kementrian Komunikasi dan Informatika [2] .
Berdasarkan  munculnya  pro  dan  kontra  di  kalangan  masyarakat,  maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk menganalisis sentimen publik terhadap belajar daring ini. Analisis Sentimen (Opinion Mining) adalah prosedur dalam menginterpretasikan, menghasilkan dan menggarap data yang masih berbentuk tekstual secara cepat untuk memperoleh  informasi  yang  terdapat  dalam  suatu  kalimat  opini  [3].  Masyarakat  era  Industri  4.0,  sudah menggunakan berbagai aplikasi media sosial untuk bersosialisasi secara  daring  satu  sama  lain.  Contoh  aplikasi yang  sering  digunakan  adalah Facebook,  Youtube,  Instagaram,  WhatsApp,  Twitter,  Tik-Tok  dan  lain-lain. Oleh sebab  itu, data yang akan diolah dalam penelitian  ini diperoleh dari  media  sosial. Namun,  media  sosial yang    dipakai    adalah    Twitter    karena    aplikasi    media    sosial  Twitter  telah  menyediakan  API  (Application Programming Interface) yang berfungsi dalam pengambilan serta pengolahan data oleh para pengembang.
Menurut  pendapat  seorang  Ilmuwan  bernama  Bing  Liu  mengungkapakan  bahwa  analisis  sentimen  atau penambangan  opini  merupakan  ilmu  yang  mengkaji  pendapat,  sentimen,  evaluasi,  penilaian,  sikap  dan  emosi orang terhadap entitas seperti produk, layanan, organisasi, individu, masalah, peristiwa, topik, dan atributnya [4]. Data yang akan diperoleh adalah hasil dari tweet para pengguna media sosial Twitter dengan tagar #belajar daring. Kemudian,  data  ini  akan  diolah  dan  diklasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  menganalisis sentimen  publik  melalui  klasifikasi  yaitu  kelas  positif  dan  kelas  negatif.  Dari  hasil  ini  juga  akan  menentukan apakah  belajar  online  efektif  atau  tidak  selama  pandemi  Covid-19.  Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk menganalisis sentimen publik tentang belajar daring serta mengetahui keefektifan belajar daring selama pandemi Covid-19 ini dengan memanfaatkan media sosial Twitter sebagai sumber data yang akan diteliti

## II. METODE DAN MATERI
Metode  yang  digunakan  oleh  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  kualitatif.  Dan  data  yang digunakan dalam penelitian  ini  berupa kumpulan  tweet mengenai opini  masyarakat terkait belajar daring  yang diterapkan oleh pemerintah sebagai salah satu upaya memutus mata rantai penyebaran wabah Covid-19. Data ini diambil dari media sosial Twitter pada bulan Desember 2021 berdasarkan kata kunci #belajar daring dan #belajar online menggunakan tools Rapidminer dan Twitter API (Application Programming Interface) sebanyak 436 tweet.

## 2.1.  Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini penulis menggunakan beberapa tahapan-tahapan yang diantaranya adalah: 1. Identifikasi Masalah
Pada  awal  tahapan  dimulai  dengan  mengidentifikasi  permasalahan  yang  berhubungan  dengan  belajar  dalam jaringan  (daring).  Penulis  menyimpulkan  bahwa  belajar  daring  menimbulkan  pro  dan  kontra  di  kalangan
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
masyarakat, sehingga penelitian perlu dilakukan untuk menganalisis sentimen publik tentang belajar daring serta mengetahui keefektifan belajar daring selama pandemic Covid-19 ini dengan memanfaatkan media sosial Twitter sebagai sumber data yang akan diteliti.
2. Studi Pustaka
Pada tahap ini, penulis melakukan kegiatan pengumpulan informasi penting yang berasal dari berbagai sumber kepustakaan  yang  berkaitan  dengan  topik  penelitian.  Pada  penelitian  ini,  penulis  mendapatkan  informasi  dari jurnal, buku dan karya ilmiah.
3. Crawling Data
Data  yang  dikumpulkan  oleh  peneliti  diperoleh   dengan  menggunakan software Rapidminer . Dalam software Rapidminer terdapat  berbagai  jenis  operator  salah  satunya  adalah  Search  operator  yang  dapat  terhubung  pada Twitter. Data yang dicrawling   berupa  pendapat   masyarakat   tentang  belajar  daring   dengan   yang diterapkan pada  masa  pandemi  Covid-19  yang  menimbulkan  pro  dan  kontra  di  kalangan  semua  masyarakat.  Untuk menentukan sentiment, data akan dilabeli menggunakan software Rapidminer . teks mining mempunyai definisi menggali informasi berbentuk teks yang diperoleh dari dokumen yang sumbernya berbeda-beda, dan bermaksud untuk mengumpulkan kosakata yang berhubungan dengan dokumen sehingga dapat dianalisis [5]. 4. Manual Labelling
Pada tahap ini, data akan dilabel secara manual terhadap data yang akan diolah. Pelabelan ini akan dibagi ke dalam dua kelas yaitu kelas positif dan kelas negatif.
5. Preprocessing
Praproses data adalah bentuk penerapan dari text mining dalam mengolah suatu data teks yang tidak terstruktur menjadi terstruktur, menghasilkan data yang sama rata sehingga bisa diolah pada tahap seterusnyaPraproses data adalah  bentuk  penerapan  dari  text  mining  dalam  mengolah  suatu  data  teks  yang  tidak  terstruktur  menjadi terstruktur, menghasilkan data yang sama rata sehingga bisa diolah pada tahap seterusnya 6. Feature Extraction
Dalam  analisis  sentimen,  data  yang  sudah  diperoleh  akan  berbentuk  kata.  Namun,    computer    tidak    dapat mengolah  data  selain  data  numerik   sehingga dibutuhkan  sebuah  cara  untuk  mengekstrak  kata  menjadi numerik.  Metode  ini berguna dalam mempresentasikan data secara menyeluruh.
7. Modelling
Proses yang telah dilewati sebelumnya adalah proses dalam merubah dataset yang berupa teks menjadi document term matrix. Model yang telah dilatih dengan data training selanjutnya digunakan untuk pengklasifikasian data testing ke dalam dua kelas sentiment yaitu sentimen positif dan sentiment negatif. Dalam pengklasifikasian   ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier diperoleh probabilitas yang berguna dalam penentuan apakah tweet masuk ke dalam kategori sentimen negatif atau sentiment positif.Gaya visualisasi yang sering digunakan adalah grafik  dan  histogram.  Biasanya,  hasil  dari  analisis  sentimen  ini  sendiri  berbeda-beda.  Oleh  karena  itu,  gaya visualisasi hasil berupa wordcloud, peta  interaktif,  dan  gaya  sparkline  bisa  efektif  saat  mempresentasikan hasil analisis [6].
8. Model Evaluation
Metode yang digunakan untuk evaluasi adalah confusion matrix. Confusion matrix merupakan salah satu metode yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu  metode  klasifikasi.  Pada  dasarnya  confusion  matrix mengandung informasi yang membandingkan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem dengan hasil klasifikasi yang seharusnya.

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## 3.1. Crawling Data
Tahap penting pada saat melakukan penelitian adalah adanya dataset yang tersedia untuk diolah. Pada tahap ini, data yang akan diolah diambil dari media sosial Twitter dengan menggunakan software Rapidminer. Tahap
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
selanjutnya adalah menginstal software Rapidminer yang akan digunakan sebagai media pada saat crawling data dari media sosial Twitter. Peneliti memilih  Software Rapidminer karena bersifat terbuka (open source).
Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 1. Proses Membuat Connection Search Twitter Pada Rapidminer Pada  gambar  ini,  penulis   melakukan  koneksi   pada  media  sosial  Twitter dengan   menggunakan operator  Search   Twitter.  Setelah    Rapidminer   terkoneksi  dengan  API  (Application  Programming  Interface) maka crawling data sudah bisa dilakukan.

## 3.2. Pelabelan Data
Setelah  data  diambil,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  sentimen positif dan negatif terhadap teks dengan melakukan pelabelan secara manual.
Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 2. Dataset Yang Dilabeli
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## 3.3. Preprocessing Text
Data yang sudah dilabeli secara manual selanjutnya akan melewati tahap penting untuk meningkatkan ketepatan klasifikasi. Proses ini akan menghilangkan kata-kata yang dianggap tidak penting seperti simbol-simbol, username, link URL dan tanda baca yang dapat menghambat dalam proses selanjutnya.
Sumber: Penelitian (2022)

## Gambar 3. Tampilan Preprocessing Pada Rapidminer

## 3.4. Extraction Feature
Setelah melewati preprocessing data, dataset yang berupa kata akan diekstrak ke dalam bentuk numerik untuk mempermudah computer dalam melakukan proses pengolahan. Metode yang dibutuhkan dalam ekstraksi data teks Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF).
Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 4. Hasil Term Matrix Pada Rapidminer

## 3.5 Modelling
Dalam pengklasifikasian   ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier diperoleh probabilitas yang berguna dalam penentuan apakah tweet masuk ke dalam kategori sentimen negatif atau sentiment positif.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Sumber: Penelitian (2022)

## Gambar 5. Pemodelan Naive Bayes Pada Rapidminer

## 3.6 Evaluation Model
Setelah  pemodelan  data  dilakukan,  maka  tahapan  terakhir  dari  proses  data  adalah  evaluasi  model. Terdapat beberapa kriteria evaluasi model dalam masalah klasifikasi diantaranya akurasi, presicion, recall dan F1- Score.  Untuk  mengetahui  kriteria-kriteria  evaluasi  model  pada  masalah  klasifikasi  ini  diperlukan  sebuah confusion matrix. Confusion Matrix atau disebut juga matriks eror adalah sebuah table spesifik yang memberikan gambaran performa dari suatu algoritma atau model yang digunakan.
Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix
Berdasarkan  hasil  pengujian  klasifikasi  Naïve  Bayes  menggunakan  aplikasi  Rapidminer    dihasilkan confusion    matrix    yang    dapat    diketahui    pada    Gambar  6,  langkah        selanjutnya        adalah        melakukan perhitungan    ketepatan    klasifikasi.
Sumber: Penelitian (2022)
Gambar 6. Hasil Pengujian Klasifikasi Naïve Bayes IV. KESIMPULAN
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1,  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Berdasarkan  hasil  penelitian  analisis  sentimen  opini  publik  tentang  belajar  online  menggunakan algortma Naïve  Bayes  Classifier dengan Rapidminer sebagai  perangkat  lunak  yang  dimanfaatkan  dalam pengolahan  data  diperoleh  nilai  akurasi 60.00% dengan precision 65,67% dan recall 53,30%. Pada penelitian ini,  tidak  dilakukan  perbandingan  keakuratan  algoritma  sehingga  disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya dilakukan perbandingan keakuratan dengan  algoritma  klasifikasi  lainnya  seperti    Algoritma  Support  Vector Machine untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan tepat.

## REFERENASI
[1] “Indonesia:   WHO   Coronavirus   Disease   (COVID-19)   Dashboard   With Vaccination Data | WHO
Coronavirus (COVID-19) Dashboard With Vaccination Data.” https://covid19.who.int/region/searo/country/id (accessed Nov. 14, 2021).
[2] “Bantuan   Kuota   Data   Internet   2021   -   Kemendikbud.”   https://kuota- belajar.kemdikbud.go.id/
(accessed Nov. 14, 2021).
[3] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” INTEGER J. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 32–41, 2017.
[4] Y. Lin, X. Wang, and A. Zhou, “Opinion spam detection,” Opin. Anal. Online Rev., no. May, pp. 79–94, 2016, doi: 10.1142/9789813100459_0007. (accessed  Dec.  07, 2021).
[5] “Mengenal      peran      sentiment      analysis      beserta      cara      kerjanya.”, https://www.ekrut.com/media/sentiment-analysis-adalah  (accessed  Dec.  07,2021).
[6] “Apa     itu     Text     Mining?     –     School     of     Information     Systems.” https://sis.binus.ac.id/2021/04/23/apa-itu-text-mining/    (accessed    Dec.    07,2021).