## SENTIMEN ANALISIS TERHADAP OPINI MASYARAKAT MENGENAI DRAMA KOREA PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

## Literature Review
Nur Raisa, Noviana Riza *
Program Studi D4 Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional novianariza@ulbi.ac.id*

## ABSTRAK
Data  yang  menyebabkan  perluasan  informasi,  khususnya  informasi  teks  dapat  digunakan  sebagai  hotspot yang  sangat  diharapkan  untuk  pengungkapan  tambahan.  Data  yang  tidak  terstruktur,  terutama  data  tekstual, mencapai  80%  dari  jumlah  data  yang  terus  bertambah.  Banyak  sekali  informasi  yang  tidak  terstruktur  yang dihasilkan dari hiburan virtual,  misalnya, Twitter. Kata Korea untuk latar belakang sejarah adalah sageuk, dan drama Korea dapat berlatar belakang masa kini atau masa lalu. Kedua jenis drama ini termasuk dalam berbagai genre,  termasuk  komedi  romantis,  serial  aksi,  dan  drama  fiksi  ilmiah.  Naïve  Bayes  adalah  sebuah  keluarga algoritma pembelajaran mesin berbasis kemandirian statistik, bukan hanya satu algoritma. Terlepas dari namanya, pengklasifikasi  Naïve  Bayes  yang  menjadi  lebih  akurat  ketika  lebih  banyak  data  ditambahkan,  seperti  ketika pengguna  menandai  pesan  email  di  kotak  masuk  mereka  sebagai  spam.  Secara  keseluruhan  terdapat  berbagai jurnal melalui search process. setelah di review dan diseleksi berdasarkan inclusion and exclusion criteria dengan kata  kunci  “analisis  sentiment”  terdapat  15  paper  jurnal  yang  kemudian  diberi  kualitas  penilaian.  Kemudian menggunakan  scrapping  data  dan  dimasukkan  ke  dalam  “Google  Colab”  agar  di  simpan  dan  diolah  kedalam bentuk excel.csv. kemudian akan dilanjut dengan mencari atribut yang mana saja penting dan yang akan diolah kemudian Sentimen Analisis  hasil akhir akan  menjadi suatu data yang akan digunakan sebagai data  latih pada metode algoritma yang akan digunakan.
Kata kunci: Naïve Bayes, Twitter, Drama Korea, Analisis Sentimen

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan  cepat  dari  dunia  data  dan  inovasi korespondensi  tidak  dapat  dipisahkan  dari  organisasi spesialis  web  yang  memberikan  data  yang  berbeda. Data  yang  menyebabkan  perluasan  informasi, khususnya  informasi  teks  dapat  digunakan  sebagai hotspot yang sangat diharapkan untuk pengungkapan tambahan.  Data  yang  tidak  terstruktur, terutama  data tekstual,  mencapai  80%  dari  jumlah  data  yang  terus bertambah.  Banyak  sekali  informasi  yang  tidak terstruktur  yang  dihasilkan  dari  hiburan  virtual, misalnya, Twitter.
Twitter merupakan salah satu jenis media sosial yang sangat diminati dan banyak digunakan di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Hiburan berbasis web ini diciptakan  oleh  Jack  Dorsey  dengan  tujuan  utama untuk mengirimkan pesan antar klien melalui kicauan atau  tweet.  Pada  tahun  2020,  Twitter  akan  memiliki 19,5  juta  pengguna  dan  menduduki  peringkat  kelima sebagai  platform  media  sosial  yang  paling  banyak digunakan. Menurut data tersebut, Twitter merupakan platform  media  sosial  yang  memiliki  banyak  potensi pengguna,  terutama  di  Indonesia.  Orang-orang  dapat dengan  mudah  berpendapat  atau  mengkritik  sesuatu secara real  time di Twitter, salah satu jejaring sosial. Salah  satunya  adalah  mengenai  drama  Korea  yang sering dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Hal ini menimbulkan saran dan keluhan tentang  manfaat dan kekurangannya. Ketidakpastian muncul sebagai akibat dari  banyaknya  opini  publik  yang  positif  dan  negatif tentang budaya drama Korea. Oleh karena itu, metode
naive bayes dapat digunakan untuk menganalisis opini masyarakat  mengenai  budaya  drama  Korea  dan membaginya  ke  dalam  kategori  positif,  netral,  dan negatif untuk mencari solusinya.
Naive  Bayes  adalah  teknik  untuk  model klasifikasi probabilitas sederhana yang akan digunakan  dalam  perhitungan  kumpulan  probabilitas dengan menjumlahkan semua frekuensi dan campuran nilai yang menjadi bagian dari kumpulan data. Ketika diterapkan  pada  database  yang  berisi  data  dalam jumlah besar, Naive Bayes terbukti sangat akurat dan cepat.
Salah  satu  pendekatan  yang  paling  banyak digunakan untuk klasifikasi teks adalah metode Naive Bayes, yang berkinerja baik. Tujuan dari penelitian ini adalah  menggunakan  Naive  Bayes  untuk  memeriksa sentimen  publik  dengan  merayapi,  memproses  teks, dan  mengklasifikasikan  data.  Untuk  karakterisasi tambahan  memunculkan  jenis  positif,  pesimis  dan tidak  memihak  yang  akan  digunakan  sebagai  tolak ukur  dalam  memperkirakan  seberapa  beruntung  atau tidak  beruntungnya  penilaian  bangsa  Indonesia terhadap dramatisasi Korea.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Analisis Sentimen
Sebuah  laporan  komputasi  untuk  melihat  dan menawarkan  sudut  pandang,  perasaan,  penilaian, mentalitas,  perasaan,  subjektivitas,  keputusan,  atau perspektif  yang  terkandung  dalam  sebuah  pesan
dikenal  sebagai  pemeriksaan  opini  atau  penggalian opini [1].
Instrumen  penggalian  opini  adalah  pengelolaan sekumpulan  daftar  yang  diindeks  dari  suatu  hal tertentu  untuk  menyusun  daftar  manfaat  dari  hal tersebut  (seperti  kualitas,  sorotan,  dan  sebagainya), serta menentukan jumlah penilaian dari setiap kualitas tersebut (rendah, sedang, dan tinggi) [2]. Kamus Besar Bahasa  Indonesia  (KBBI)  mendefinisikan  sentimen sebagai:
1. Penilaian atau pandangan berdasarkan kecenderungan  hati  yang  keliru  terhadap sesuatu  (berlawanan  dengan  akal  sehat). Contoh:  pilihan  berikutnya  akan  menjadi  tidak masuk  akal  bila  disertai  dengan  perasaan  yang bersifat individual.
2. Kecenderungan yang ekstrem. Contoh: Jika kita jauh  dari  bangsa  ini,  perasaan  sebagai  orang Indonesia akan semakin kuat.
3. Iri hati; ketidaksenangan; kebencian.
4. Tanggapan negatif. Contoh: Menurut KBBI, opini adalah  pendapat,  pikiran,  atau  pendirian. Sentimen  pasar  saja  yang  menjadi  penyebab turunnya harga saham [3].

## 2.2. Drama Korea
Pertunjukan Korea (Hangul: 한국드라마 ; Hanja:
韓國 드라마 ; RR: han-guk deurama, yang lebih sering disebut  sebagai  K-show,  adalah  serial  TV  berbahasa Korea Selatan. Drama Korea populer di seluruh dunia sebagian  karena  "Korean  Wave"  dan  ketersediaan budaya  populer  Korea  yang  meluas  melalui  layanan streaming  yang  sering  menawarkan  subtitle  dalam berbagai  bahasa.  Banyaknya  adaptasi  internasional dari  drama  Korea  telah  memberikan  dampak  yang signifikan  di  berbagai  negara.  Stasiun  televisi  di berbagai  negara  telah  digunakan  untuk  menyiarkan acara-acara  yang  paling  terkenal.  Dae  Jang  Geum, misalnya, telah terjual ke 150 negara. Mode, gaya, dan budaya  K-drama  telah  menarik  perhatian  seluruh dunia.  Meningkatnya  ketenaran  acara-acara  Korea telah  mendorong  dorongan  yang  sangat  besar  untuk garis gaya [4].
Drama  Korea,  juga  dikenal  sebagai  K-drama korea,  adalah  jenis  drama  televisi  Korea  yang diproduksi  di  Korea  Selatan.  Sebagian  besar  drama berdurasi  miniseri  dan  memiliki  karakteristik  yang berbeda yang membedakannya dari serial televisi atau opera  sabun  Barat  biasa.  Kata  Korea  untuk  latar belakang  sejarah  adalah  sageuk,  dan  drama  Korea dapat  berlatar  belakang  masa  kini  atau  masa  lalu. Kedua jenis drama ini termasuk dalam berbagai genre, termasuk komedi romantis, serial aksi, dan drama fiksi ilmiah. Korea Selatan memulai serial TV telekomunikasi  pada  tahun  1960-an,  serial  deurama yang  berlangsung  dengan  12-24  episode  yang  lebih kecil dari  yang diharapkan dimulai pada tahun 1990- an,  mengalihkan  serial  konvensional  yang  dapat diverifikasi  sepenuhnya  ke  organisasi  ini,  juga,
membuat  kemungkinan  "kombinasi  sageuk".  Drama Korea  biasanya  direkam  pada  jadwal  yang  sangat dekat,  sering  kali  beberapa  jam  sebelum  penayangan yang sebenarnya, situasi yang mudah beradaptasi dan dapat  berubah  kapan  saja  selama  pembuatan, tergantung  pada  kritik  pengamat,  membuat  para penghibur berada dalam posisi  yang sulit. Organisasi kreasi sering mengalami  masalah keuangan. Layanan streaming sekarang menawarkan terjemahan berbagai bahasa  dari  drama  Korea,  yang  berkontribusi  pada popularitasnya di seluruh dunia [5].

## 2.3. Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  sebuah  keluarga  algoritma pembelajaran  mesin  berbasis  kemandirian  statistik, bukan  hanya  satu  algoritma.  Mereka  lebih  efisien daripada algoritma Naïve Bayes yang lebih rumit dan relatif  mudah  ditulis.  Aplikasi  yang  paling  terkenal adalah  saluran  spam.  Saluran  spam  melihat  pesan email untuk semboyan tertentu dan menemukannya di amplop  spam  dengan  asumsi  bahwa  pesan  tersebut cocok. Terlepas  dari  namanya,  pengklasifikasi Naïve Bayes yang  menjadi  lebih akurat ketika  lebih  banyak data  ditambahkan,  seperti  ketika  pengguna  menandai pesan email di kotak masuk mereka sebagai spam [6]. Rumus untuk teori dari Naive Bayes diberikan sebagai:
Gambar 1 rumus Naïve Bayes Keterangan:
 P (A|B) adalah Probabilitas Posterior: Probabilitas hipotesis A pada peristiwa yang diamati B.
 P  (B|A)  adalah  Probabilitas  Kemungkinan: Probabilitas bukti yang diberikan bahwa probabilitas suatu hipotesis benar.
 P(A)  adalah  Prior  Probability:  Probabilitas hipotesis sebelum mengamati bukti.
 P(B)  adalah  Probabilitas  Marginal:  Probabilitas Bukti [7].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini terdapat diagram alur yang menggambarkan  proses  alur  penelitian  yang  akan dilakaukan  berupa  tahap-tahapan  sehingga  mudah dimengerti:

## Gambar 2. Diagram SLR
3.1. Planning Tujuan dari perencanaan adalah untuk mengantisipasi Research Question (RQ) atau pertanyaan penelitian. Tahap ini sangat penting karena akan  memastikan  bahwa  tinjauan  dilakukan  secara terstruktur dan metodis serta meningkatkan kemungkinan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  relevan dan  akurat.  Kriteria  inklusi  dan  eksklusi  yang  akan digunakan untuk memilih artikel untuk tinjauan harus ditentukan  oleh  peneliti  selama  tahap  perencanaan, serta  tujuan  dan  pertanyaan  penelitian  yang  spesifik dan  jelas.  Selain  itu,  analis  juga  harus  membedakan sumber  data  yang  penting  dan  sesuai  dengan  titik pemeriksaan,  memutuskan  sistem  pencarian  yang layak, dan menyusun metode untuk penentuan artikel, evaluasi kualitas, ekstraksi  informasi, dan  investigasi informasi  yang  akan  diselesaikan.  kumpulan  data, teknik, model, dan metode.

## 3.2. Conducting
Tahap  yang  mencakup  eksekusi  aktual  SLR adalah  tahap  conduting.  Tahap  ini  dimulai  dengan memilih  slogan  pencarian  penulisan  berbasis  PICOC (string pencarian). Pemahaman Anda tentang sinonim dan  alternatif  pengganti  akan  menentukan  ketepatan pencarian  literatur.  Identifikasi  perpustakaan  digital sebagai sumber pencarian literatur merupakan langkah selanjutnya.  Karena  jumlah  literatur  yang  akan dikumpulkan - mungkin ratusan atau ribuan makalah - akan  sangat  banyak,  maka  disarankan  agar  Anda menggunakan  alat  bantu  perangkat  lunak  untuk mempermudah pengelolaan literatur dengan menggunakan Mendeley.

## 3.3. Reporting
Pelaporan  adalah  tahap  di  mana  hasil  SLR dituliskan,  baik  untuk  publikasi  dalam  jurnal  ilmiah atau  sebagai  bab  dalam  tesis  atau  disertasi  tentang tinjauan  pustaka.  Biasanya,  struktur  penulisan  SLR terdiri  dari  tiga  bagian  utama:  Bagian  utama, pendahuluan,  dan  kesimpulan.  Latar  belakang  dan dasar  mengapa  SLR  pada  suatu  topik  penting  dan
harus dilakukan akan diberikan di bagian Pendahuluan. Protokol SLR, hasil analisis dan sintesis, serta  diskusi  mengenai  implikasi  dari  hasil  temuan tersebut  akan  dimasukkan  ke  dalam  Bagian  Utama. Sesuai  dengan  RQ  yang  telah  ditetapkan  di  awal, ringkasan  hasil  yang  diperoleh  akan  dimasukkan  ke dalam bagian Kesimpulan.

## 3.4. Research Question
Pernyataan  penelitian  dibuat  untuk  menentukan metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  yang akan  dilakukan  oleh  penulis  nantinya.  Berikut beberapa pernyataan penelitiannya:
Tabel 1. Conducting
Popolation(P) Apa  populasi  target yang  akan digunakan dalam penelitian ini ? Intervention(I) Apa  metode  naïve  bayes  yang  akan digunakan  sebagai  intervensi  dalam penelitian ini? Comparison© Dengan  apa  metode  naïve  bayes  akan dibandingkan ? Outcomes(O) Apa hasil yang akan diukur atau dinilai dalam penelitian ini ? Context© Apakah ada konteks khusus yang perlu diperhatikan dalam penelitian ini? Tabel 2. Research Question ID Pertanyaan Penelitian Motivasi RQ1 Metode  penelitian manakah yang telah diusulkan peneliti Sebelumnya mengenai  sentimen analisis? Mengidentifikasi  metode yang  pernah  diusulkan peneliti sebelumnya mengenai penerapan sentimen  analisis  pada pembelajaran. RQ2 Sumber  data  dan jumlah  data  yang digunakan dalam analisis sentiment? Mengidentifikasi  sumber data dan jumlah data yang digunakan peneliti sebelumnya  pada  jurnal sebelumnya. RQ3 Bahasa pemrogaman  yang sering digunakan dalam analisis sentiment? Mengidentifikasi  Bahasa pemrogaman  yang  sering digunakan dalam penerapan analisis sentiment.

## 3.5. Strategi Pencarian
Dalam penelitian ini, strategi pencarian sumber yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Data diperoleh melalui scraping data ditwitter.
2. Data  di  scrapping  menggunakan  Google Colabration https://colab.research.google.com/
3. Menyeleksi  Paper  sesuai  dengan  kriteria  yang telah ditentukan.
4. Melakukan pencarian paper pada berbagai  basis data seperti Publish or perish, Open Knowledge Maps, Google Scholar.
5. Dalam  proses  pencarian  sumber  penelitian didapatkan  sebanyak  15  paper  yang  sesuai  dan dengan kriteria

## 3.6. Seleksi Studi
Setelah tahapan sumber penelitian dengan strategi yang telah ditentukan, tahap selanjutnya sejumlah 15 paper  diseleksi  1315embali.  Tahapan  seleksi  studi dilakukan dengan  membaca dan  menganalisis  bagian abstrak dari setiap sumber yang berkaitan dengan topik analisis  sentiment  pada  tahapan  seleksi  studi didapatkan  paper  yang  relevan  dan  sesuai  dengan kriteria  yang  telah  ditentukan.  Kemudian  dilakukan review  secara  mendetail  dengan  membaca  seluruh bagian  dari  paper  yang  sesuai  dengan  pertanyaan penelitian dengan topik analisis sentiment.

## 3.7. Quality Asessment
Pada tahap selanjutnya yaitu melakukan pengecekan dan evaluasi pada data sumber paper dengan beberapa pertanyaan sebagai berikut:
Tabel 3. Quality Asessment
QA1 Apakah literature tersebut diunggah dalam waktu 5 tahun terakhir ?
QA2 Apakah literature tersebut menggunakan metode yang valid dan dapat dipertanggung jawabkan ? QA3 Apakah proses penafsiran hasil yang dilakukan telah mencakup semua aspek relevan, efisien, dan bersifat konsisten?

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
No Judul Tahun Hasil 1. Sentimen Analisis Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. 2022 Evaluasi opini berdasarkan data Twitter dilakukan dengan menggunakan perhitungan Unsophisticated Bayes Classifier (NBC). Untuk membuat asumsi tentang akun Twitter @Sandiuno, survei ini mengandalkan 450 tweet. Tweet-tweet tersebut diformat secara efektif dengan cara yang akurat, kritis, dan adil. Emosi dibagi menjadi urusan sosial yang adil, urusan sosial yang positif, dan urusan sosial yang negatif dengan menggunakan ekspresi yang muncul setelah data dibersihkan dari bahasa yang tidak biasa dan kata-kata yang bersifat mencegah. Sebuah dataset berisi 450 opini berbahasa Indonesia dari akun Twitter @sandiuno digunakan untuk mengevaluasi sistem sebelum diimplementasikan di Jawa dengan alat WEKA. Menurut temuan, ekstraksi kata kunci selama pembelajaran diperlukan untuk analisis sentimen yang akurat. Tingkat akurasi tertinggi dicapai, dengan ketepatan umum 65,18 persen dan tingkat informasi pengujian persiapan 70:30. Terlepas dari itu, akurasi jujur adalah 48,88%, akurasi negatif 68,88%, dan akurasi positif 77,77%, tergantung pada permintaan. Hasil tinjauan ini menunjukkan bahwa struktur stemming berpengaruh pada ketepatan rencana karena mengubah pentingnya evaluasi penting secara teratur. 2. Implemtasi Algoritma Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Mengenai Drama Korea Pada Twitter. 2022 Implementasi kondisi Bayes langsung untuk menganalisis evaluasi Twitter Indonesia yang terkenal terhadap acara televisi Korea. Data yang dikumpulkan melalui penggarukan dianalisis menggunakan perangkat lunak oranye. Dengan menggunakan perhitungan Innocent Bayes, tinjauan ini memiliki opsi untuk mengkarakterisasi perasaan sebagai baik, tidak bias, atau pesimis dengan tingkat presisi 69%. Artikel ini juga membahas pentingnya penilaian perasaan dalam memisahkan evaluasi yang akrab dengan contoh-contoh yang tidak akrab. Proses penilaian kecenderungan meliputi penggarukan data, pra-pengolahan, permintaan Naive Bayes, pengujian, penilaian, dan analisis hasil dengan matriks kekacauan dan awan kata. Menurut penelitian tersebut, algoritme tersebut memiliki skor F1 sebesar 69 persen, presisi 73 persen, recall 69 persen, dan akurasi 69 persen. Artikel tersebut mengasumsikan bahwa penelitian perasaan dapat memberikan evaluasi umum terhadap berbagai subjek, termasuk dramatisasi Korea. Web scratching, pemeriksaan perasaan, mesin vektor pendukung, dan Naive Bayes adalah beberapa teknik pemeriksaan teks yang dirujuk dalam artikel tersebut untuk digunakan dalam pengelompokan dan pemeriksaan informasi hiburan online. 3. Analisis Sentimen Cyberbullying Kpop di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes. 2022 Analisis sentimen Naive Bayes dari cyberbullying terhadap penggemar K-Pop di Twitter. Tujuan dari ulasan ini adalah untuk mengklasifikasikan tweet negatif, positif, dan netral untuk memahami arti penting penggemar K-Pop muda. Selain itu, artikel ini juga meneliti kebutuhan untuk mengakhiri cyberbullying dan pengaruhnya terhadap kesejahteraan pribadi seseorang. Dalam penelitian ini, strategi berbasis referensi kata yang disebut SentiStrength digunakan untuk mengidentifikasi kecenderungan, dan dasbor online disiapkan untuk evaluasi cepat. Artikel ini membahas metode Naive Bayes untuk mengevaluasi cyberbullying terkait KPOP di Twitter. Metode ini mengkonsolidasikan pengaturan informasi, pembersihan, pengujian, dan arahan pra- independen. Hasilnya memiliki tingkat presisi 67,27 persen, tetapi ada masalah dengan informasi yang tidak merata dan penandaan manual. Artikel ini menganalisis penilaian Naive Bayes untuk perasaan waspada terhadap informasi Twitter. Temuan dari tinjauan ini dipengaruhi oleh distribusi yang tidak merata dari informasi yang ditandai dengan kuat dan negatif. Untuk hasil yang lebih tepat, para penulis merekomendasikan untuk menggunakan beberapa algoritme klasifikasi dan meningkatkan jumlah data pelatihan. Mereka juga merekomendasikan untuk memperluas penelitian tentang analisis sentimen
No Judul Tahun Hasil cyberbullying dan memasukkan konversi gambar ke teks ke dalam sistem. Dalam artikel ini, evaluasi terkait ditinjau secara singkat. 4. Analisis Sentimen Terhadap Penggemar K- pop di Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve bayes (Studi Kasus Penggemar Grup BTS) 2020 Meneliti sentimen yang diungkapkan oleh penggemar BTS dan K-pop di Twitter. Ulasan ini menggunakan perhitungan Innocent Bayes dan bahasa pemrograman Python untuk mengelompokkan 1.000 tweet sebagai yakin, negatif, atau tidak bias. Menurut temuannya, 34,2% dari tweet adalah negatif, 58,5 persen netral, dan 7,3% positif.
Penelitian ini sampai pada kesimpulan bahwa analisis sentimen dapat membantu memahami dan mengatasi isu-isu terkait ujaran kebencian dan pelecehan online. Tiga sumber yang dibahas berfokus pada penelitian perasaan yang memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk mengatur penilaian umum tentang berbagai subjek melalui platform media sosial seperti Instagram dan Twitter. Pengujian difokuskan pada pemisahan tweet dan komentar untuk memilih opini populer tentang transgender, profesional pemerintah, dan organisasi. Dengan menggunakan pembobotan berdasarkan jumlah retweet, Naive Bayes Classification dan K-Nearest Neighbor digunakan.
5. Analisis Sentimen Persepsi penggunaan Pedulilindungi mengunakan Algoritma Naïve Bayes Classier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM) 2022 Ulasan aplikasi PeduliLindungi dari versi 4.3 hingga 4.4.3.1 diposting di situs web Google Play antara tanggal 30 Maret 2022 dan 14 Mei 2022. Sebanyak 5.077 survei telah dikumpulkan, menurut laporan. Setelah melakukan prapemrosesan dan menyelidiki perasaan, sebanyak 2.105 survei digunakan, dengan 747 survei (35 persen) memiliki opini positif dan 1.358 survei (65 persen) memiliki opini negatif. Istilah-istilah audit aplikasi, bantuan, antibodi, akan, cinta, mengakui, baru, hebat, masuk, dan manfaat sering dibahas dalam kelas opini positif. Kelas opini negatif sering membahas tentang aplikasi, inokulasi, pernyataan, merepotkan, login, bantuan, buka, informasi, pembaruan, tanggal, dan kelahiran, serta muncul sebagai survei. Seharusnya tidak mengejutkan siapa pun bahwa beberapa klien aplikasi dapat menggunakannya, sementara yang lain melacaknya dengan susah payah dalam variasi ini. Sebagai hasil langsung dari hal ini, adalah mungkin untuk sampai pada kesimpulan bahwa, pada dasarnya, subjek yang biasanya diperiksa dalam survei kelas perasaan positif dan negatif sangat sebanding. Kesimpulan ini dapat dicapai dengan melihat data. Pada setiap pengujian pembagian datum, eksekusi akurasi menunjukkan bahwa penilaian Support Vector Machine (SVM) berkinerja lebih baik dibandingkan dengan perhitungan Naive Bayes Classifier (NBC). Hal ini mempertimbangkan informasi yang sudah jadi dari para pemimpin dengan mengisolasi informasi pengujian dari informasi yang mengatur dalam proporsi 90:10, 80:20, dan 70:30. Untuk setiap hubungan, data dapat diuji dua kali atau beberapa kali. Berdasarkan temuan dari evaluasi garis besar fishbone, survei kelas kecenderungan mencurigakan dari klien aplikasi PeduliLindungi mencakup delapan pertanyaan yang disusun dalam kelas 3P (Individu, Hal, dan Siklus). Hasil eksekusi akurasi juga menunjukkan bahwa aplikasi PeduliLindungi digunakan tanpa peringatan, sering mengalami crash, terdapat masalah penyaringan, administrasi klien yang tidak memadai dan membingungkan, sulit untuk menyimpan catatan vaksinasi dari aplikasi, pembaruan terbaru menyebabkan masalah, pengguna tidak dapat masuk, dan tidak dapat menyimpan catatan vaksinasi.
6. Sentimen Analisis Stay Home Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan K- Nearest Neighbor. 2022 sebuah investigasi tentang kesan klien Twitter terhadap prosedur "tetap di rumah" selama pandemi Covid. Untuk mengantisipasi penilaian perasaan yang dikomunikasikan dalam tweet, survei ini menggunakan tiga teknik administratif: Naive Bayes, k-Closest Neighbor, dan Support Vector Machine Perhitungan Algoritma Vector Machine + Destroyed dianggap paling dapat diandalkan dengan ketepatan 80,05 persen. Makna pemeriksaan opini dalam pemeriksaan kesimpulan, penilaian, mentalitas, dan sentimen sehubungan dengan berbagai elemen, termasuk barang, administrasi, asosiasi, orang, masalah, kejadian, dan poin, serta kualitas zat-zat ini, juga merupakan subjek artikel ini.
7. Klasifikasi Sentimen Pada Video Channel Youtube Raditya Dika Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. 2021 Video di kanal YouTube Raditya Dika dapat dikategorikan sentimennya secara tepat dengan bantuan pengklasifikasi naive bayes. Pengumpulan kecenderungan di saluran YouTube Raditya Dika berhasil diselesaikan menggunakan pengklasifikasi naif bayes dengan kecepatan presisi 72,33 persen dalam evaluasi 90:10.. 8. Sentimen Analisis Pelanggan 2021 Penilaian kecenderungan studi klien pada Shopee, sebuah komunitas bisnis elektronik yang mencolok di Indonesia, menggunakan estimasi Straightforward Bayes. Dengan menggunakan jaringan yang berantakan, penelitian ini bertujuan untuk menentukan
No Judul Tahun Hasil Shopee di Twitter Menggunkan Algoritma Naïve Bayes. keakuratan komentar positif dan negatif dari grup Twitter Shopee. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 150 komentar positif dan 150 komentar negatif, dengan tingkat akurasi sebesar 97%. Selain itu, garis besar penelitian sebelumnya tentang pemeriksaan perasaan menggunakan Naive Bayes dan perhitungan yang berbeda diberikan dalam artikel ini. Pengklasifikasi yang digunakan dalam kemungkinan dan pengukuran adalah perhitungan Naive Bayes. Instrumen untuk memilih ketepatan adalah kerangka harapan yang digagalkan. Dengan akurasi 97%, penelitian ini menyelidiki sentimen dalam tweet pelanggan Shopee menggunakan Naive Bayes. Penelitian ini menyarankan untuk membandingkan berbagai pendekatan untuk penelitian di masa depan. R Studio adalah aplikasi sumber terbuka yang digunakan untuk membuat program dalam bahasa R. 9. Analisis Sentimen Review Halodoc Menggunakan Naïve Bayes Classifier. 2021 Investigasi perasaan dengan perhitungan Innocent Bayes Classifier untuk audit Halodoc di Google Play Store. Artikel ini menggambarkan proses preprocessing, tokenisasi, perubahan ke huruf kecil, saluran stopword, dan saluran token (berdasarkan panjangnya) informasi. Validasi silang dan nilai validasi k-fold sebesar 10 digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam dua kategori positif dan negatif. Klasifikasi dilakukan dengan cukup baik, dengan AUC 0,756 dan akurasi 81,68 persen. Selain itu, artikel tersebut membahas tentang pertumbuhan jumlah pengguna internet di Indonesia dan pentingnya layanan kesehatan digital. Artikel tersebut sampai pada kesimpulan bahwa Naive Bayes Classifier adalah metode yang mudah dan efektif untuk analisis sentimen; namun, metode ini tidak memiliki kemampuan untuk mengukur akurasi prediksi dan pemilihan atribut secara akurat. Penggunaan particle swarm optimization dalam studi optimasi pengklasifikasi Naive Bayes untuk klasifikasi teks dan analisis sentimen juga menjadi topik dalam artikel tersebut. Artikel ini juga secara singkat menjelaskan tentang ide Information Mining dan pengaruh Industri 4.0 terhadap layanan medis dan bioteknologi. 10. Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naïve Bayes Classification. 2021 Menurut temuan eksperimen, 72,72% responden setuju bahwa virus Corona lazim digunakan dalam hal rencana, terutama PSBB, persyaratan untuk kesimpulan, dan waktu check-in. Tiga kata yang paling sering digunakan dalam konteks positif adalah "kerja", "jakarta", dan "demo". Di sisi lain, istilah "individu", "Jakarta", dan "demo" paling banyak digunakan dalam konteks negatif. Penggunaan kata "demo" dan "jakarta" dalam dua konteks luar biasa ini menunjukkan bahwa tweet dari sistem Covid the board tidak dapat dilepaskan dari data-data yang terkait dengan peristiwa, terutama selama pelaksanaan Peraturan Cipta Karya dan di saat-saat paling akhir PSBB Menuju
Masyarakat Jakarta yang Kokoh, Terjamin, dan Indah. Selain itu, penerapan prosedur Covid the board di Jakarta, khususnya PSBB, kewajiban berkerudung, dan pembatasan waktu, belum terlalu berhasil, sebagaimana dibuktikan dengan masih adanya publikasi berbagai pemberitaan Jakarta yang vulgar. Strategi ini cukup untuk menyampaikan emosi optimis dan pesimis, sebagaimana dibuktikan oleh skor ajakan situasi sebesar 87,34 persen ketepatan, 93,44 persen kepedulian, dan 71,74 persen kekhususan. Hal ini menunjukkan bahwa data dan sumber informasi pilihan seperti Twitter harus menjadi fokus dari tanggapan masyarakat terhadap masalah terkini. Sangat mungkin untuk menentukan apa yang dikomentari orang dalam kalimat-kalimat tweet dengan mempertimbangkan pengulangan kata-kata dengan frekuensi tinggi. Salah satu tanda bahwa rencana permainan saat ini tidak berhasil adalah bahwa orang-orang di Jakarta tidak senang dengan bagaimana teknik reaksi Covid digunakan. Pemerintah daerah dapat melibatkan hal ini sebagai penilaian untuk memperbaiki kerangka kerja yang sedang berjalan. Hal ini dapat memeriksa berbagai masalah yang sedang berlangsung dan, pada akhirnya, memberikan informasi baru untuk pemeriksaan berikutnya dengan memanfaatkan berbagai metode pengamanan yang dipantau dan sumber informasi dari internet atau platform permainan berbasis web lainnya. 11. Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier. 2022 Perhitungan Blameless Bayes Classifier (NBC) dapat memperkirakan dan mempertimbangkan penilaian dari sudut pandang wali murid terhadap pembelian online dari rumah dengan hasil yang fenomenal mengingat fakta bahwa tanggapan tambahan diyakini sebagai tanggapan yang baik dan bukannya meragukan, di mana derajatnya adalah 62,5% untuk tanggapan yang baik dan 37,5% untuk tanggapan yang biasa saja. Ini berasal dari 40 informasi ulasan yang masuk ke dalam model yang telah dibuat dan menyelesaikan tahap penilaian. Pengujian ini memiliki tingkat keakuratan sebesar 65 persen. Kepercayaan terhadap keakuratan data ini didasarkan pada 200 dataset berita, 100 di antaranya berisi berita positif dan 100 di antaranya berisi berita negatif. Hasilnya,
tingkat ketepatan model investigasi opini dipengaruhi oleh seberapa banyak dataset yang dikumpulkan digunakan untuk mengklasifikasikan berita sebagai positif atau negatif. Dalam banyak kasus, model ini tidak membedakan antara data dari jajak pendapat positif dan negatif atau sebaliknya. Seberapa pasti dan benar-benar berita dapat dipartisi ke dalam kelas positif dan negatif mempengaruhi hal ini.
No Judul Tahun Hasil
12.
Analisa Sentimen Mengenai KenaikanHarg a Bbm Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine. 2023 Meskipun ada beragam pendapat, kenaikan harga bahan bakar ini seharusnya mempengaruhi perekonomian Indonesia secara keseluruhan. Dengan menggunakan perhitungan dengan Naive Bayes dan Support Vector Machine, artikel ini melihat opini di Twitter. Perhitungan Support Vector Machine ditemukan sebagai yang paling akurat, dengan tingkat akurasi 90%. Artikel ini juga membahas bagaimana kenaikan biaya bahan bakar mempengaruhi ekspansi dan ekonomi secara keseluruhan. Pada bulan Juni 2013, kenaikan harga bahan bakar menghasilkan tingkat pertumbuhan tahunan sebesar 8,38 persen untuk ekonomi Indonesia. Perspektif pengguna Twitter terhadap kenaikan harga bahan bakar dikumpulkan melalui penggunaan Naive Bayes dan Support Vector
Machine dalam penelitian ini. Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes akan digunakan dalam penelitian ini untuk mengetahui bagaimana perasaan masyarakat terhadap subsidi BBM. 13. Analisis Sentimen Produk Kecantikan Jenis Serum Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier. 2022 18.587 tweet, atau 68,3 persen dari semua ulasan negatif, menunjukkan bahwa produk kecantikan jenis serum tidak boleh digunakan. Hasil ulasan tersebut membuat beberapa orang percaya bahwa produk kecantikan jenis serum tidak boleh digunakan. Terdapat 8.644 tweet dengan sentimen positif, atau 35%, dan 356 tweet, atau 1,2%, dianggap netral terhadap penggunaan produk unggulan jenis serum. Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan pada grid yang berantakan, model Naive Bayes Classifier dianggap sangat baik dalam melakukan pengorganisasian dengan nilai akurasi sebesar 80,4%.
Perasaan negatif merupakan faktor pameran terbaik model ini dengan nilai 91 persen. Sementara model tersebut menemukan bahwa enam puluh persen dari survei yang dilakukan adalah positif.
14. Analisis Sentimen Pada Komentar Sosial Media Instagram Layanan Kesehatan BPJS Menggunakan Naïve Bayes Classifier. 2021 Algoritma Nave Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan komentar pada sebuah postingan Instagram BPJS Kesehatan berdasarkan hasil nilai probabilitas Nave Bayes yang termurah. Penulis dapat mempermudah masyarakat dalam mengidentifikasi sebuah opini atau pendapat mengenai akun Instagram BPJS Kesehatan berdasarkan hasil penelitian pada bagian akhir laporan. Sistem yang dikembangkan bebas dari kesalahan dan beroperasi sesuai dengan masukannya, yang ditunjukkan dengan hasil temuan pengujian blackbox. Penelitian ini menggunakan 50 kometar data testing selain 250 kometar data training. Sebanyak 31 komentar terbesar dari 50 data pengujian menghasilkan klasifikasi yang benar, sementara 19 komentar menghasilkan klasifikasi yang salah. Dengan tingkat akurasi 62%, hasil pengujian klasifikasi menunjukkan performa yang cukup baik.
15. Sentimen AnalisisTenta ng Kebijakan Pemerintah terhadap kasus carona menggunakan metode Naïve Bayes. 2021 Diketahui dari perhitungan sentimen penerapan sistem New Normal, sebanyak 56,39 persen masyarakat berpendapat positif dan 43,61 persen berpendapat negatif terhadap kebijakan pemerintah terkait penerapan sistem New Normal. Informasi ini dikumpulkan dari 1823 cuitan yang dituliskan di akun Twitter pada periode 6 Juli 2020 hingga 25 Juli 2020. Hasil eksperimen menggunakan Disarray Network mendapatkan nilai ketepatan yang paling kecil dengan karakterisasi Naïve Bayes menggunakan TF-IDF meliputi ekstraksi, yang menambahkan hingga 81%, dengan nilai Precission 78%, Review 91%, dan f1-Score 84%. Menggunakan parameter algoritma Naive Bayes dengan NGram tipe Trigram menghasilkan nilai akurasi tertiggi 84 % tetapi ada juga nilai untuk precision 84%, recall 86%, dan f1-Score 85%. Hal ini menunjukkan seberapa baik algoritma Naive Bayes dengan ekstraksi fitur TF-Idf dan N-Gram dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data tweet publik terkait dengan kebijakan pemerintah mengenai penerapan sistem New Normal . Peningkatan presisi yang didapat setelah menggunakan N-Gram adalah karena banyak Prarasa bahasa Indonesia yang memiliki 2 hingga 3 kosakata.

## Pembahasan Hasil
Bagian ini akan menjelaskan Research Question (RQ)
RQ1.  Metode  Penelitian  mana  yang  sudah diusulkan  dalam  penelitian  sebelumnya  mengenai analisis sentiment?
Secara  keseluruhan  terdapat  berbagai  jurnal  melalui search  process.  setelah  di  review  dan  diseleksi berdasarkan  inclusion  and  exclusion  criteria  dengan kata kunci (keyword) “analisis sentiment” terdapat 15 paper  jurnal  yang  kemudian  diberi  kualitas  penilaian (quality  assessment).  Dari  hasil  Quality  Assesment (QA) terdapat 15 jurnal yang kemudian dikelompokkan  berdasarkan  usulan  dari  paper  yang
direview  berdasarkan  metode  penelitian  yang  sering digunakan untuk menjawab research question.
Tabel 4. Metode Jurnal Metode Penelitian Jumlah Jurnal Naïve Bayes Classifier 7 Jurnal Naïve Bayes 5 Jurnal Naïve Bayes Classifier  dan  Support Vector Machine 2 Jurnal Naïve  Bayes  Classifier,  Support Vector  Machine  dan  K-Nearest Neighbor 1 Jurnal
RQ2.  Sumber  Data  dan  Jumlah  Data  yang digunakan dalam analisis sentimen?
Dari  paper  yang  sudah  direview  sebelumnya  diambil dari sumber data twitter melakukan proses pengumpulan data yaitu masuk ke dalam web halaman “Twitter”  tentang  data  drama  korea  dan  mengambil sebanyak  7  judul  drama  korea  masing  judul mengambil 200 data pada twitter.
Tabel 5. Pengumpulan Data Vincenzo Action 201 Data Happiness Fantasi 210 Data Bad Prosecutor Law 210 Data The Glory Thriller 208 Data Welcome to Waikiki Comedy 200 Data Start Up Romance 202 Data The Penthouse Melodrama  202 Data
Kemudian menggunakan scrapping data dan dimasukkan ke dalam “Google Colab” agar di simpan dan diolah kedalam bentuk excel.csv. kemudian akan dilanjut  dengan  mencari  atribut  yang  mana  saja penting  dan  yang  akan  diolah  kemudian  Sentimen Analisis hasil akhir akan menjadi suatu data yang akan digunakan  sebagai  data  latih  pada  metode  algoritma yang  akan  digunakan.  Dari  1400  data  setelah melakukan preprocessing menjadi 600 data dari data tersebut  dilakukan sentimen  analisis terdapat  Positif, Negatif, dan Netral.
Gambar 3. Grafik Sentimen
Gambar 4. Hasil Sentimen

## RQ3. Bahasa Pemrogaman yang sering digunak an dalam analisis sentimen?
Bahasa  pemrogaman  yang  paling  mudah  dan  sering digunakan  yaitu  Python  bahasan  pemrogaman  yang paling  popular  untuk  analisis  sentiment.  Dan  dalam python memiliki alat bantu seperti sudah mempunyai library , NLTK (Natural Language Toolkit), TextBlob, dan  scikit-learn,  pemrosesan  NLP  yang  dapat memberikan ekstraksi kata, penerjemah kata.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  Penlelitian  yang  telah  dilakukan  Naive Bayes  adalah  metode  yang  efektif  untuk  analisis sentimen  pada  data  teks,  terutama  pada  data  yang diambil  dari  media  sosial  seperti  Twitter,  Instagram, dan YouTube. Namun, terdapat beberapa keterbatasan dalam penggunaan metode ini, seperti akurasi prediksi dan  seleksi  atribut.  Oleh  karena  itu,  beberapa penelitian  merekomendasikan  penggunaan  beberapa algoritma klasifikasi dan peningkatan jumlah data latih untuk  hasil  yang  lebih  akurat.  pentingnya  analisis sentimen  dalam  memahami  opini  publik  dan  isu-isu yang  berkaitan  dengan  ujaran  kebencian.  Hasil  dari sentimen  analisis  yang  dilakukan  terdapat  74,83% sentiment  netral  17,82%  positif,  7,36%  negatif  yang ada  pada  tweet  pada  7  drama  korea  tersebut.  Drama terbaik yaitu Welcome to Waikiki dengan 121 data, 43 positif, 25 Negatif dan 53 Netral dan Drama Terfavorit yaitu Vincenzo dengan 121 data, 80 Positif, 8 Negatif, 33 Netral.
Saran  untuk  peneliti  selanjut  untuk  dapat menambahkan  atau  membandingan  dengan  motode yang  bisa  membuat  perbandingan  atau  menambah keakuratan hasil pada penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muhammad  Imam  Syafi.  2022.  Sentimen Analisis Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier.
[2] Resti Amelia, Darmansyah, Nanda Sesty Pratiwi, dan Muhammad Eka Purbaya. 2022. Implemtasi Algoritma  Naïve  Bayes  Terhadap  Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Mengenai Drama Korea Pada Twitter.
[3] Anisa  Putri,  Ari  Muzakir.  2022.  Analisis Sentimen  Cyberbullying  Kpop  di  Media  Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes.
[4] Puji  Nurmawati,  Endang  Supriyati,  dan  Tri Listyorini.  2020.  Analisis  Sentimen  Terhadap Penggemar  K-pop  di  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Naïve  bayes  (Studi  Kasus
Penggemar Grup BTS). [5] Rizki  Rahmattullah.  2022.  Analisis  Sentimen Persepsi penggunaan Pedulilindungi mengunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM).
[6] Ikhwanul  Hakim,  Arifin  Nugroho,  Sulaeman Sukmana, Windu Gata. 2022. Sentimen Analisis Stay  Home  Menggunakan  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes,  Support  Vector Machine,  dan  K-
Nearest Neighbor.
[7] Muhammad  Danil  Saputra.  2021.  Klasifikasi Sentimen Pada Video Channel Youtube Raditya Dika  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier.
[8] Aditya  Hastami  Ruger,  M  Suyanto,  dan  Mei  P Kurniawan.  2021.  Sentimen  Analisis  Pelanggan Shopee di Twitter Menggunkan Algoritma Naïve Bayes.
[9] Asep Hendra, Fitriyanti. 2021. Analisis Sentimen Review  Halodoc  Menggunakan  Naïve  Bayes Classifier.
[10] Ni Putu Gita Naraswati, Delvira Cindy Rosmilda, Dinda Desinta, Fadhilatul Khairi, Riska Damaiyanti,  Rani  Nooraeni.  2021.  Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naïve Bayes Classification.
[11] Luthfia  Oktasari,  Yulison  Herry  Chrisnanto,
Rezki  Yuniarti.  2016.  Text  Mining  Dalam Analisis  Sentimen  Asuransi  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier.
[12] Fajar Siddik, Ibnu Suhada, Azhar Haikal Anwar, Firman  Noor  Hasan.  2022.  Analisis  Sentimen
Terhadap Pembelajaran Daring dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier. [13] Ferdi  Rejeki,  Vina  Ayumi.  2023.  Analisa Sentimen Mengenai KenaikanHarga Bbm Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine.
[14] Muhammad  Hamka,  Naila  Alfatari,  Dhani Ratna  Sari.  2022.  Analisis  Sentimen  Produk Kecantikan Jenis Serum Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier.
[15] Ahmad  Karim.  2021.  Analisis  Sentimen  Pada Komentar  Sosial  Media  Instagram  Layanan Kesehatan  BPJS  Menggunakan  Naïve  Bayes Classifier.