## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418

## Analisis Sentimen Terhadap Kenaikan Harga Bahan Pokok Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Muhammad Muslimin * , Veronica Lusiana
Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia Email: 1,* musliminnn234@gmail.com, 2 vero@edu.unisbank.ac.id Email Penulis Korespondensi: musliminnn234@gmail.com
Abstrak− Kebutuhan pokok merupakan kebutuhan utama yang penting untuk kehidupan masyarakat. Kenaikan harga bahan pokok tentunya sangat berdampak terhadap biaya operasional masyarakat dan  menjadi persoalan yang sangat krusial. Peristiwa ini memunculkan tanggapan pro dan kontra dari masyarakat yang diekspresikan melalui media sosial Twitter. Dari peristiwa tersebut  maka  dilakukanlah  penelitian  analisis  sentimen  terkait  dengan  kenaikan  harga  bahan  pokok.  Jumlah  data  yang digunakan untuk penelitian ini yaitu 2070 data tweet. Hasil analisis menunjukan bahwa sentimen negatif lebih banyak muncul dibandingkan sentimen positif, dengan persentase 2,8% sentimen positif dan 97,2% untuk sentimen negatif.  Pengambilan data tweet dilakukan melalui website netlytic.org dengan kata kunci bahan pokok. Metode pengklasifikasian menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Selanjutnya dilakukan pembagian data pada dateset dengan perbandingan 6:4. Data dibagi menjadi 60% data latih dan 40% data uji. Ukuran data uji sebanyak 40% dari keseluruhan data menghasilkan tingkat akurasi yang paling baik.  Dari  hasil  pengujian  model  dengan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  diperoleh hasil nilai  evaluasi  yaitu  score  accuracy tertinggi yaitu sebesar 94,38%, precision sebesar 59,67%, recall sebesar 67,93%, dan F-measure sebesar 62,32%. Dapat diambil kesimpulan bahwa hasil dari analisis sentimen terhadap kenaikan harga bahan pokok mendapatkan tanggapan yang negatif dari masyarakat.  Penelitian  ini  mengusulkan  suatu  metode  analisis  sentimen  terhadap  kenaikan  harga  bahan  pokok  dengan mempertimbangkan tingkat sentimen opini pada Twitter.
Kata Kunci: Masyarakat; Analisis Sentimen; Twitter; Bahan Pokok; Naïve Bayes Classifier
Abstract− Basic necessities are the main needs that are important for people’s lives. The increase in the price of basic necessities certainly has a huge impact on the operational costs of the community and has become a very crucial issue. This event gave rise  to  pro  and  con  responses  from  the  public  expressed  through social  media  Twitter.  From  this  event,  sentiment  analysis research was conducted related to the increase in the price of basic commodities. The amount of data used for this research is 2070 tweet data. The analysis results show that negative sentiment appears more than positive sentiment, with a percentage of 2,8% positive sentiment and 97,2% for negative sentiment. Retrival of tweet data is done through the netlytic.org website with the keyword staples. The classification method uses the naïve Bayes Classifier method. Furthermore, data division is carried out on the dataset with a ratio of 6:4. The data is divided into 60% training data and 40% test data. The size of the test data as much as 40% of the overall data produces the best accuracy rate. From the results of testing the model with the Naïve Bayes Classifier method the evaluation value results are the highest accuracy score of 94,38%, precision of 59,67%, recall of 67,93%, and  F-measure  of  62,32%.  It  can  be  concluded  that  the  results  of  sentiment  analysis  on  the  increase  in  the  proce  of  basic commodities get a negative response from the public. This research proposes a method of sentiment analysis of rising prices of basic commodities by considering the level opinion sentiment on Twitter.
Keywords : Community; Sentiment Analysis; Twitter; Basic Materials; Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Di era globalisasi dengan teknologi era 4.0, media sosial hal yang lumrah dikalangan masyarakat awam. Media sosial  saat  ini  sudah  diibaratkan  sebagai  teman  bagi  para  pemiliknya  dikarenakan  begitu  ketergantungannya mereka terhadap media sosial tersebut. Melansir dari data yang didapatkan dari wearesocial.com dan Hootsuite, pengguna media sosial di indonesia mencapai 59% di tahun 2020 dan pengguna internet mencapai 64%. Salah satu  adalah  Twitter  yang  paling  banyak  digunakan  [1].  Twitter  merupakan  media  sosial  yang  berbasis  pada microblogging dimana penggunanya dapat memberikan suatu pendapatnya yang disebut dengan tweet. Pengguna Twitter di indonesia mencapai sekitar 56% dan menempati tempat ke 5 di media yang sering digunakan pada tahun 2020 [2].
Masyarakat  memerlukan  bahan  pokok,  jika  kenaikan  bahan  pokok  terus  menerus  terjadi  maka  akan berpengaruh juga pada barang lain. Tidak stabilnya harga tentunya sangat berpengaruh kepada masyarakat dalam kesehariannya. Kebijakan dengan melakukan kenaikan terhadap bahan pokok menuai kontroversi di media sosial, terutama di Twitter. Twitter dipenuhi cuitan-cuitan dari masyarakat dengan pendapat-pendapatnya. Maka dari itu, kasus ini sangat menarik diteliti untuk mengetahui tanggapan dari masyrakat. Dalam melakukan analisis terhadap tanggapan masyarakat dimedia sosial banyak metode yang dapat digunakan salah satunya yaitu analisis sentimen [3].
Analisis sentimen merupakan suatu proses analisis teks berupa opini yang terkait dengan objek penelitian untuk ditentukan opini tersebut masuk ke arah positif atau negatif [4]. Tujuan dilakukannya analisis sentimen yaitu menentukan  informasi  dari  data  yang  tidak  terstruktur  sehingga  dapat  diketahui  sentimen  tersebut  positif  atau negatif  [5].  Terdapat  beberapa  tahapan  dalam  melakukan  analisis  sentimen  diantaranya  pengumpulan  data, pelabelan data, preprocessing, ekstraksi fitur, klasifikasi uji model dan evaluasi model. Dengan beberapa metode yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, K-Nearest

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418
Neighbor,  Machine  Learning  [6].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  untuk melakukan klasifikasi data.
Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  melihat  pendapat  masyarakat  di  Twitter    dan  juga mengetahui berapa persentase yang dihasilkan dari pendapat yang bernilai positif dan negatif terhadap kenaikan bahan  pokok.  Data  diambil  dari  media  sosial  Twitter  melalui  website  netlytic.org  dan  selanjutnya  akan dikelompokan kedalam sentimen positif dan negatif.
Penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yang  membahas  mengenai  analisis  sentimen sebagai berikut diantaranya pernah dilakukan oleh Bambang Tri Buwono Dan Nurhafifah Matondang. Penelitian ini  membahas  mengenai  analisis  sentimen  yang  dikelompokan  kedalam  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif. Metode  yang  digunakan  untk  pengklasifikasian  yaitu  Naïve  Bayes  Classifier  dengan  objek  penelitian  yaitu kebijakan kenaikan bahan bakar minyak. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 89% [2].
Penelitian yang dilakukan oleh Ulfa Kurniasih Dan Akrim Teguh Suseno, penelitian ini menggunakan data tweet sebanyak 795 data twet yang digunakan unuk menentukan sentimen bernilai positif dan negatif. Kata kunci yang  digunakan  BBM  dan  BSU.  Dari  hasil  analisis  sentimen  Kata  kunci  BBM  menghasilkan  28,2%  sentimen positif dan 71,85 sentimen negatif. Sedangkan kata kunci BSU menghasilkan 65,2% sentimen positif dan 34,8 sentimen negatif. Untuk pengklasifikasian diperoleh  akurasi sebesar 82,64% dan 92,89 untuk presisi [3].
Penelitian yang dilakukan oleh Rudy Asrianto dan Melda Herwinanda, penelitian ini membahas tentang kenaikan harga kebutuhan pokok. Pada penelitian ini data diambil melalui sosial media youtube dan menggunakan metode Support Vector Machine. Penelitian ini mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif. Pembagian data pada  penelitian  ini  yaitu  9:1  sehingga  menghasilkan  skor  akurasi  sebesar  86,33%  sedangkan  75  %  untuk  nilai presisi, 66,67% untuk nilai recall, dan 70,59% untuk nilai F1-score [4].
Penelitian  yang  dliakukan  oleh  Sartika  Lina  Mulani  Sito  Dan  Ria  Nadiyanti,  penelitian  ini  membahas tentang kenaikan harga BBM. Data diambil dari cuitan di Facebook dengan 799 data menggunakan metode naïve bayes  classifier.  Dihasilkan  sebanyak  19%  sentimen  positif,  22%  sentimen  negatif,  dan  59%  sentimen  netral. Peneitian ini menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 99% [6].
Penelitian yang dilakukan oleh Syamsul Mujahidin, dkk. Penelitian ini membahas mengenai kenaikan harga BBM yang terdapat pada komentar youtube. Menghasilkan data sebanyak 3053 dataset dan dihasilkan klasifikasi berupa sentimen positif dan negatif dengan pelabelan otomatis menggunakan lexicon. Dengan perbandingan data 8:2 menggunakan metode Gausian Naïve Bayes dihasilkan akurasi sebesar 74% [7].
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Paulus  Samotana  Zalukhu,  dkk.  Penelitian  ini  membahas mengenai kenaikan BBM. Data diambil dari twiter sebanyak 500 tweet. Dari data tersebut digolongkan kedalam sentimen  positif,  netral  dan  negatif.  Untuk  metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier. Tingkat akurasi yang diperoleh dengan metode tersebut adalah 75% [8].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penelitian  mengenai  analisis  sentimen  di  media sosial  Twitter  terhadap  kenaikan harga  bahan  pokok  sudah  dilakukan oleh  [4]  tetapi  akurasinya  hanya 86,33% dimana  data  penelitian  tersebut  diambil  dari  youtube  dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine sedangkan penelitian ini data diambil dari Twitter menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Sehingga masih ada  kemungkinan  untuk  meningkatkan  akurasi  analisa  sentimen.  Metode  pengklasifikasian  pada  penelitian  ini menggunakan Naïve Bayes Classifier.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dalam proses klasifikasi. Data yang digunakan berasal dari Twitter melalui website netlytic.org dengan ruang lingkup indonesia. Gambar 1 merupakan alur tahapan yang digunakan untuk penelitian.
Gambar 1. Tahapan Alur Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data Tweet
Jenis data dalam penelitian ini berupa tweet yang didapatkan dari media sosial Twitter dengan kata kunci bahan pokok  yang  diambil  melalui  website  netlytic.org.  netlytic.org  merupakan  wabsite  yang  digunakan  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418
melakukan pengambilan data dari media sosial antara lain twitter, youtube, googlesheet, textfile, RSS, dan Reddit dan berbasis cloud [9]. Setelah data berhasil dikumpulkan selanjutnya disimpan dengan format csv. Pada penelitian ini  data  tweet  diambil  dengan  rentang  waktu  antara  16  April  2023  sampai  26  April  2023  dan  menghasilkan sebanyak 2070 data tweet. Data sebanyak 2070 tweet dipilih karena berhubungan dengan topik kenaikan harga bahan pokok.

## 2.2 Pelabelan Data Tweet
Tahapan pelabelan data merupakan tahapan dimana ditentukannya suatu keterangan sentimen positif dan negatif pada setiap tweet [7]. Proses pelabelan dilakukan dengan library TextBlob. TextBlob digunakan untuk melakukan pemprosesan  terhadap  data  yang  sifatnya  tekstual  yang  salah  satunya digunakan untuk kasus  analisis  sentimen [10].

## 2.3 Preprocessing
Preprocessing bertujuan untuk pembersihan data dan juga dilakukan penyederhanaan data dari yang awalnya tidak terstruktur menjadi terstruktur [11]. Tahapan preprocesing digunakan sebelum dilakukannya tahapan penerapan metode klasifikasi .  Penelitian ini menggunakan beberapa tahapan prerpocessing diantaranya cleaning data, case folding, tokenization, normalization, stopword removal, dan stemming [4].
1)  Cleaning  Data,  tahapan  cleaning  data  memiliki  tujuan  untuk  menghapus  kata  yang  tidak  penting  dan  tidak memiliki makna. Kata-kata yang dihapus sepeti retweet, username, hastag, alamat website, emoji, dan juga duplikat tweet [3]
2)  Case Folding, tahapan proses dimana keseluruhan data diubah menjadi huruf kecil [3].
3)  Tokenization,  tahapan  dimana  proses  memisahkan  kata  atau  memotong  string  untuk  dimasukan  kedalam susunan berdasarkan per kata [2].
4)  Normalization,  tahapan  dimana  mengubah  suatu  kata  dikembalikan  kedaam  ejaan  yang  benar  dan  merubah menjadi kata baku [4].
5)  Stopword, tahapan proses jika terdapat kata yang tidak penting dan tidak memiliki makna maka akan dihapus [4].
6)  Stemming,  tahapan  stemming  digunakan  untuk  menghasilkan  kata  baru  dan  menghilangkan  kata-kata  yang memiliki imbuhan [4].

## 2.4 Ekstraksi Fitur
Ektraksi fitur digunakan untuk mengubah data menjadi vector. Ektraksi fitur terdapat dua tahapan yaitu pembuatan word vector dan pembobotan kata dengan TF-IDF (Tem Frequency-Inverse Document Frequency) [12]. Dalam tahapan ini term dirubah kedalam bentuk numerik [13].
1) Word Vector, digunakan untuk mengubah kumpulan array menjadi matriks [12].
2) TF-IDF, digunakan untuk memberikan suatu bobot terhadap term pada dokumen sehingga dapat menghasilkan word  vector  yang  terbobot.  TF-IDF  gabungan  dari  TF  (Term  Frequecy)  dan  IDF  (Inverse  Document Frequency) [12]. TF-IDF memberikan nilai kecil dengan frekuensi yang tinggi, sedangkan term memberikan nilai yang besar dengan frekuensi rendah [14]. TF (term Frequency) digunakan untuk menghitung frequnecy kemunculan pada term dalam dokumen [15]. Untuk menghitung TF digunakan rumus :
TF(t, d) = 0,5 + 0,5 f(t,d) max{f(w,d):w∈d} (1)
IDF (Inverse document Frequency) digunakan untuk mengitung banyak dokumen yang mengandung term. Pada IDF diperlukan 1+Df(t,d) sebagai pengganti pembagian nilai 0 [15]. Untuk menghitung IDF digunakan rumus :
IDF(𝑡, 𝑑) = 𝑙𝑜𝑔 𝑁 𝐷𝑓(𝑡,𝑑) (2)
TF-IDF digunakan untuk mengitung bobot yang dihasilkan oleh term dengan mengalikan TF dan IDF [15]. Untuk menghitung TF-IDF digunakan rumus :
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹(𝑡, 𝑑, 𝐷) = 𝑡𝑓(𝑡, 𝑑) × 𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝐷) (3)

## 2.5 Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Thomas  bayes  merupakan  orang  yang  menemukan  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Metode  Naïve  Bayes merupakan metode yang digunakan sebagai pengklasifikasian yang didasarkan pada teorema bayes [16]. Metode ini digunakan untuk memprediksi kasus dalam hal pengambilan keputusan [12]. Performa dari Naïve Bayes untuk melakukan  klasifikasi  teks  untuk  analisa  sentimen  memiliki  performa  akurasi  yang  tinggi  [12].  Naïve  bayes memanfaatkan fitur-fitur teks seperti jumlah kemunculan term pada suatu dokumen untuk diklasifikasikan menjadi sentimen kedalam positif atau negatif [17]. Naïve Bayes memiliki dua proses yaitu pelatihan dan pengujian [18]. Untuk menghitung Naïve bayes digunakan rumus seperti berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)×𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (4)

## 2.6 Uji Model
Pada  tahapan  uji  model  menggunakan  data  yang  sudah  diberikan  label  sentimen  dan  dilakukan  preprocessing sehingga menghasilkan data bersih dengan mengimplementasikan metode TF-IDF untuk menghitung bobot pada kata  serta  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Sehingga  dengan  proses  tersebut  dapat  dilakukan pengujian data model. Pada tahapan ini dilakukan pembagian dataset untuk data latih dan data uji terlebih dahulu. Tahapan  pengujian  model  dilakukan  menggunakan  confusion  matrix  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai akurasi berdasarkan metode Naïve Bayes Classifier [8]. Confusion matrix merupakan tabel yang terdiri dari nilai prediksi dan nilai aktual yang terdiri dari TP (True Positive), TN (True Negative), FP (False Positive), FP (False Negative) [19].

## 2.7 Evaluasi Model
Evaluasi model digunakan untuk melihat kinerja dari model klasifikasi yang digunakan. Metode evaluasi yang digunakan adalah confusion matrix. Berdasarkan confusion matrix pengujian model dilakukan dengan menghitung nilai accuracy, precision, recall, dan juga F-measure [20].
Tabel 1. Confusion Matrix Actual Class Predicted Class Positive Negative Positive True Positive (TP) False Positive (FP) Negative False Negative (FN)
True Negative (TN)
Perhitungan untuk metode confusion matrix yaitu nilai skor Accuracy, Precision, Recall, dan F-measure [20].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 × 100% (5) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% (6) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (7) 𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 100% (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini mengimplementasikan suatu analisis yang dilakukan secara bertahap. Tahapan yang dilakukan antara lain  melakukan  pengumpulan  data  tweet  dari  Twitter  melalui  website  netlytic.org  yang  selanjutnya  dilakukan pelabelan  data  lalu  dilanjutkan  dengan  tahapan  preprocessing  untuk  dilakukan  pembersihan  data  dan penyederhanaan data yang selanjutnya dilakukan tahapan ekstraksi fitur yang terdiri dari tahapan word vector dan pembobotan  kata  TF-IDF.  Dan  dilanjutkan  dengan  proses  klasifikasi  menggunakan  metode  Naïve  Bayes Classifier.

## 3.1 Pengumpulan Data
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  dalam  menganalisa  tentang  analisis  sentimen  yaitu  melakukan  pengumpulan data  tweet  dimana  data  tersebut  diambil  dari  platform  media  sosial  Twitter.  Data  tweet  diambil  menggunakan website  netlytic.org  dengan  kata  kunci  bahan  pokok.  Dalam  melakukan  pengumpulan  data  menggunakan netlytic.org  dihasilkan  data  sebanyak  2070  data  tweet  yang  selanjutnya  akan  dilakukan  proses  yaitu  tahapan pelabelan data dan dilanjutkan tahapan preprocessing. Data yang sudah terkumpul nantinya akan disimpan dengan format csv. Untuk contoh hasil pengumpulan data tweet yang sudah diambil dari twitter dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Contoh Hasil Pengumpulan Data Twitter Nama Pengguna Data Tweet @Urrangawak Jelang lebaran idul Fitri 1444 H, Polres Tegal Kota sambangi sejumlah pusat perbelanjaan di Kota  Tegal.  .  selain  memantau  bahan  pokok  petugas  juga  menyampaikan  himbauan kamtibmas kepada warga maupun petugas keamanan https://t.co/McVWFxVeMO
@fencywecast Bikin malu saat Bupati Kunjungan Kerja pengecekan harga bahan pook menjelang Lebaran. Mungkin lupa pernah punya utang ke pedagang, tiba 2 ada pedagang marah2 danmengamuk di pasar tagih utang ke Bupati Sula Maluku Utara, Fifian Adeningsih Mus, katanya pernah ambil sembako untuk- https://t.co/LUj63MWMRI

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418

## 3.2 Pelabelan Data
Dalam  melakukan  pelabelan  data  dilakukan  menggunakan  library  python  yaitu  TextBlob.  Textblob  digunakan dalam  analisis  sentimen  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen  terhadap  opini  pengguna  Twitter. Pelabelan data menghasilkan data sentimen bernilai positif yaitu sebanyak 58 data tweet dan data sentimen bernilai negatif yaitu sebanyak 2012 data tweet dari total keseluruhan 2070 data tweet. Untuk hasil dari pelabelan data dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pelabelan Data Data Tweet Sentimen
Good News Menjelang lebaran, harga  pertalite Turun, harga 9 bahan pokok cenderung stabil, sebagian  malah  turun.  Utang  luar  negeri  Indonesia  turun,  seiring  dengan  menguatnya  Rupiah. Kalau berita seperti ini kurang menarik buat sebagian orang ya? https://t.co/hzZyDGAL9h Positif @jokowi melakukan pengecekan harga bahan-bahan pokok di pasar tradisional dalam kunjungan kerja di Provinsi Jawa Tengah https://t.co/xd1x20qvsY Negatif

## 3.3 Preprocessing
Tahapan preprocessing digunakan untuk pembersihan data dan juga penyederhanaan data sehingga menjadi data yang terstruktur. Preprocessing dilakukan melalui beberapa proses tahapan diantaranya cleaning data, case folding, tokenization, normalization, stopword, dan stemming. Untuk hasil dari tahapan preprocessing dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Preprocessing Data Tahapan Preprocessing Data Tweet Data awal @Okto @hannajoe20 @kurawa @sigitwid Nah iya heran banget. Kemarin ngeluh harga bahan pokok mahal. Nah ini ada kader partai yang kebetulan dibenci oposisi digetok harga kok dikatakan wajar Cleaning data Nah iya heran banget Kemarin ngeluh harga bahan pokok mahal Nah ini ada kader partai yang kebetulan dibensi oposisi mengelu digetok harga kok dikatakan wajar Case folding nah iya heran banget kemarin ngeluh harga bahan pokok mahal nah ini ada kader partai yang kebetulan dibenci oposisi mengeluh digetok harga kok dikatakan wajar Tokenization [nah, iya, heran, banget, kemarin, ngeluh, harga, bahan, pokok, mahal, nah, ini, ada, kader, partai, yang, kebetulan, dibenci, oposisi, mengeluh, digetok, harga, kok, dikatakan, wajar]
Normalization [nah, iya, heran, banget, kemarin, ngeluh, harga, bahan, pokok, mahal, nah, ini, ada, kader, partai, yang, kebetulan, dibenci, oposisi, mengeluh, digetok, harga, kok, dikatakan, wajar] Stopword removal [iya, heran, banget, kemarin, ngeluh, harga, bahan, pokok, mahal, kader, partai, dibenci, oposisi, mengeluh, digetok, harga, wajar]
Stemming
iya  heran  banget  kemarin  ngeluh  harga  bahan  pokok  mahal  kader  partai  benci  oposisi keluh getok harga wajar
Pada tahapan clening data terdapat proses penghapusan duplikat tweet, maka diperoleh sebanyak 934 data tweet dengan rincian 32 data tweet sentimen benilai positif dan 902 data tweet dengan sentimen bernilai negatif. Serta membersihkan data yang tidak penting semisal retweet, username, link website. Setelah itu dilakukan proses case folding yang digunakan untuk mengubah semua kalimat tweet menjadi huruf kecil. Lalu dilanjutkan tahap tokenization, digunakan untuk memotong string pada tweet menjadi per kata yang disebut token. Lalu dilakukan normalization, digunakan untuk mengubah kata menjadi kata yang baku, contohnya yg menjadi yang. Kemudian tahapan stopword untuk menghilangkan kata yang dianggap tidak penting, contohnya adalah ada, karena. Kemudia terakhir stemming, tahapan ini digunakan untuk menghilangkan kata yang memiliki imbuhan untuk menghasilkan kata baru, contohnya kenaikan menjadi naik, terkendali menjadi kendali.

## 3.4 Ekstraksi Fitur
Pada tahapan ektraksi fitur, bertujuan mengubah data tweet kedalam bentuk vector yang dinamakan word vector. Selanjutnya dilakukan pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF. Berikut pada tabel ke 5 merupakan contoh 3 dokumen yang akan dilakukan ektraksi fitur.
Tabel 5. Dokumen Ekstraksi Fitur
Dokumen Data Tweet D1 hadap jokowi menteri dagang harga bahan pokok lebaran kendali D2 rutin pantau harga pokok D3 wali kota pasti stok bahan pokok aman

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418
Tahapan word vector digunakan untuk mengubah dataset ke bentuk vector. Jika term terdapat pada sebuah dokumen maka akan diberikan nilai 1. Dan apabila term tidak terdapat pada sebuah dokumen akan diberikan nilai 0. Selanjutnya jika word vector sudah diketahui maka  dilanjutkan dengan tahap TF-IDF sebagai metode untuk pembobotan kata. Tahapan word vector dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Word Vector term D1 D2 D3 hadap 1 0 0 jokowi 1 0 0 menteri 1 0 0 dagang 1 0 0 harga 1 1 0 bahan 1 0 1 pokok 1 1 1 lebaran 1 0 0 kendali 1 0 0 rutin 0 1 0 pantau 0 1 0 wali 0 0 1 kota 0 0 1 pasti 0 0 1 stok 0 0 1 aman 0 0 1
Tahap kedua mencari nilai TF-IDF, akan tetapi dalam menghasikan nilai TF-IDF terlebih dahulu mencari nilai TF (Term Frequency) seperti yang terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Tahapan TF (Term Frequency) term D1 D2 D3 hadap 0,11 0 0 jokowi 0,11 0 0 menteri 0,11 0 0 dagang 0,11 0 0 harga 0,11 0,25 0 bahan 0,11 0 0,142 pokok 0,11 0,25 0,142 lebaran 0,11 0 0 kendali 0,11 0 0 rutin 0 0,25 0 pantau 0 0,25 0 wali 0 0 0,142 kota 0 0 0,142 pasti 0 0 0,142 stok 0 0 0,142 aman 0 0 0,142
Selanjutnya melakukan perhitungan untuk mencari nilai (IDF) Inverse Document Frequency. Untuk nilai IDF dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Tahapan IDF (Inverse Document Frequency) term DF IDF IDF+1 hadap 1 0,602 1,602 jokowi 1 0,602 1,602 menteri 1 0,602 1,602 dagang 1 0,602 1,602 harga 2 0,301 1,301 bahan 2 0.301 1,301 pokok 3 0,124 1,124 lebaran 1 0,602 1,602 kendali 1 0,602 1,602 rutin 1 0,602 1,602 pantau 1 0,692 1,602

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418
term DF IDF IDF+1 wali 1 0,602 1,602 kota 1 0,602 1,602 pasti 1 0,602 1,602 stok 1 0,602 1,602 aman 1 0,602 1,602
Jika  nilai  TF  dan  IDF  sudah  diperoleh,  maka  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai  TF-IDF  dengan mengalikan dua komponen (TF dan IDF) tersebut untuk menentukan bobot pada setiap term pada masing-masing dokumen. Nilai TF-IDF dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Tahapan Perhitungan TF-IDF
term D1 D2 D3 hadap 0,178 0 0 jokowi 0,178 0 0 menteri 0,178 0 0 dagang 0,178 0 0 harga 0,144 0,325 0 bahan 0,144 0 0,185 pokok 0,124 0,281 0,160 lebaran 0,178 0 0 kendali 0,178 0 0 rutin 0 0,40 0 pantau 0 0,40 0 wali 0 0 0,288 kota 0 0 0,288 pasti 0 0 0,288 stok 0 0 0,228 aman 0 0 0,228

## 3.5 Klasifikasi Naïve Bayes
Setelah  mendapatkan  data  dari  proses  tahapan  preprocessing  maka  akan  dilanjutkan  ke  proses  tahapan pengklasifikasian.  Pada  tahapan  ini  digunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  memperoleh  probabilitas apakah termasuk kedalam kelas positif atau kelas negatif. Digunakan perhitungan menggunakan probabilitas dan juga statistik pada metode ini dan digunakan untuk melakukan suatu prediksi terhadap suatu kasus berdasarkan hasil dari klasifikasi. Nilai prior merupakan langkah dimana dilakukan untuk mencari nilai probabilitas pada setiap kelas [12]. Dari perhitungan prior dihasilkan probabilitas sebesar 0,0342 untuk kelas positif yang artinya peluang kejadian sebesar 3,42%. Sedangkan perhitungan prior dihasilkan probabilitas sebesar 0,9657 untuk kelas negatif yang artinya peluang kejadian sebesar 96,57%. Untuk perhitungan dengan rumus terdapat dibawah ini.
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 = 32 934 = 0,0342
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 = 902 934 = 0,9657

## 3.6 Uji Model
Pengujian model digunakan untuk mengetahui model kinerja terhadap model klasifikasi dengan metode tertentu. Terdapat  dataset  yang  digunakan  untuk  pelatihan  dan  pengujian  dalam  melakukan  pengujian  model.  Semakin banyak  data  yang  digunakan  maka  akan  menjadi  lebih  baik  juga  model  tersebut.  Data  training  atau  data  latih digunakan sebagai pelatihan model sedangkan untuk data testing atau data uji digunakan sebagai pengujian model [12]. Untuk pembagian data dilakukan dengan perbandingan 6:4 yang artinya 60% untuk proporsi data latih dan 40% untuk proporsi data uji. Proses pembagian data menghasilkan 560 tweet data latih dan 374 tweet data uji. Pada  data  tweet  data  latih  didapatkan  22  tweet  bernilai  sentimen  positif  dan  538  bernilai  sentimen  negatif sedangkan pada data tweet data uji didapatkan 10 tweet bernilai sentimen positif dan 364 tweet bernilai sentimen negatif.

## 3.7 Evaluasi Model
Proses evaluasi model dilakukan setelah tahapan pengklasifikasian dan pengujian model. Evaluasi bertujuan untuk menghitung hasil dari performa metode yang didapatkan dengan menggunakan metode  Naïve Bayes Classifier. Dari  proses  pengujian  model  dihasilkan  confusion  matrix  dengan  matrix  2x2  [12].  Untuk  hasil  dari  confusion matrix dapat dilihat pada tabel 10.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418
Tabel 10. Hasil Confusion Matrix Naive Bayes Classifier
Actual Class Predict Class Positive Negative Positive 4 15 Negative 6 349
Dari  hasil  yang didapatkan melalui  confusion matrix dengan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  didapatkan data true postive (TP) sebesar 4 data, False postive (FP) sebesar 15 data, True Negative (TN) sebesar 349 data, False Negative (FN) sebesar 6 data.
Berdasarkan hasil confusion matrix pada tabel 10 untuk metode naïve bayes classifier pada kelas sentimen yang bernilai positif didapatkan nilai precision sebesar 21,05% nilai recall diperoleh sebesar 40%, dan untuk nilai F-measure  sebesar  27,58%.  Sedangkan  untuk  kelas  sentimen  negatif  diperoleh  nilai  precision  diperoleh  nilai sebesar  98,30%,  recall  sebesar  95,87%,  F-measure  sebesar  97,06%.  Untuk  nilai  accuracy  yang  diperoleh menggunakan metode Naïve Bayes Classifier mendapatkan hasil sebesar 94,38%. Hasil accuracy, precision, recall, F-measure dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Nilai Accuracy, Precision, Recall, F-measure Klasifikasi Accuracy Precision Recall F-measure Positif 94,38% 21,05% 40% 27,58% Negatif 94,38% 98,30% 95,87% 97,06%
Dari hasil nilai evaluasi tersebut maka didapatkan nilai rata-rata terhadap nilai accuracy, precision, recall, F-measure. Untuk nilai rata-rata evaluasi model dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Hasil Evaluasi Model Accuracy Precision Recall F-measure Rata-Rata 94,38% 59,67% 67,93% 62,32%

## 3.8 Visualisasi
Setelah tahapan  selesai  semua dilakukan, selanjutnya  adalah melakukan visualisasi yang berupa histogram dan juga  representasi  wordcloud.  Pada  tampilan  histogram  sendiri  dapat  juga  dikatakan  sebagai  bagian  berapa persentase  yang  didapatkan  kelas  sentimen  bernilai  positif  dan  sentimen  bernilai  negatif  sedangkan  untuk wordcloud merupakan bentuk gambaran yang mempresentasikan kata yang sering muncul pada data [21]. Untuk tampilan histogram terdapat pada gambar 2 sedangkan tampilan WordCloud terdapat pada gambar 3.
Gambar 2. Tampilan Histogram
Gambar 3. Tampilan Wordcloud

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  merupakan  analisis  sentimen  mengenai  pendapat  masyarakat  pada  media  sosial  Twitter  terhadap kenaikan  harga  bahan  pokok  dengan  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Penelitian  ini  menggunakan  data  yang diambil dari platform Twitter berupa data tweet. Pengambilan data dilakukan di website netlytic.org dan pelabelan data dilakukan dengan menggunakan library TextBlob. Untuk kata kunci yang digunakan dalam pengambilan data yaitu bahan pokok. Didapatkan sebanyak 2070 tweet dengan persentase 2,8% sentimen positif dan 97,2% sentimen negatif. Setelah dilakukan tahapan preprocessing atau pemrosesan data didapatkan 934 data tweet dengan rincian 3,43% data dengan sentimen positif dan 96,57% dengan sentimen negatif. Hasil klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier didapatkan tingkat accuracy sebesar 94,38%, dilanjutkan dengan precision 59,67%, recall 67,93%, dan F-measure 62,32%. Penelitian sebelumnya data diambil dari komentar youtube dengan perbandingan 9:1 menghasilkan tingkat accuracy sebesar 86,33% sedangkan pada penelitian ini data diambil dari Twitter dengan perbandingan  6:4  menghasilkan  tingkat  accuracy  sebesar  94,38%.  Penting  bagi  pembuat  kebijakan  untuk menanggapi  sentimen  negatif  yang  mencermikan  ketidakpuasan  masyarakat.  Dari  hasil  penelitian  tersebut pembuat kebijakan dapat melakukan stabilisasi harga seperti operasi pasar dalam mengantisipasi kenaikan harga bahan pokok. Pembuat kebijakan bisa juga menentukan harga jual tertinggi dari bahan pokok agar penjual bahan pokok tidak menjual lebih dari harga maksimal yang ditentukan.

## REFERENCES
[1]  D.  A.  Wulandari,  R.  R.  Saedudin,  and  R.  Andreswari,  “Analisis  Sentimen  Media  Sosial  Twitter  Terhadap  Reaksi Masyarakat  Pada  Ruu  Cipta  Kerja  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes,”  e-Procedding  of Engineering, 2021, vol. 8, no. 5, pp. 9007-90016.
[2]  B. T. Buwono and N. Matondang, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Mengenai Kebijakan Kenaikan Harga Bahan Minyak Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Senamika, 2022, vol. 3, no. 2, pp. 584-591.
[3]  U. Kurniasih and A. T. Suseno, “Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Subsisi Upah (BSU) Pada Kenaikan Harga Bahan Bakar  Minyak  (BBM),”  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  2022,  vol.  6,  no.  4,  pp.  2335-2340,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i4.4958.
[4]  R.  Asrianto  and  M.  Herwinanda,  “Analisis  Sentimen  Kenaikan  Harga  Kebutuhan  Pokok  Dimedia  Sosial  Youtube Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), vol. 3, no. 3, pp. 431–440, Dec. 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4368.
[5]  M. Riski Qisthiano, I. Ruswita, and A. Prayesy, “Implementasi Metode SVM dalam Analisis Sentimen Mengenai Vaksin dengan  Menggunakan  Python  3,”  Teknologi:  Jurnal  Ilmiah  Sistem  Informasi,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–7,  2023,  doi: 10.26594/teknologi.v13i1.3105.
[6]  S. L. M. Sitio, and R. Nadiyanti, “Analisis Sentimen Kenaikan Harga BBM Pertamax Pada Media Sosial Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2331.
[7]  S. Mujahidin, B. Prasetio, and M. C. C. Utomo, “Implementasi Analisis Sentimen Masyarakat Menegnai Kenaikan Harga BBM  Pada  Komentar  Youtube  Dengan  Metode  Gaussian  Naïve  Bayes,”  Jurnal  Vocational  Teknik  Elektronika  Dan Informatika, 2022, Vol. 10. No. 3, pp. 17-24.
[8]  P. S. Zalukhu, T. Handhayani, and M. Sitorus, “Analisis Sentimen Terhadap Kenaikan BBM Di Indonesia Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Informatika, 2023, vol. 8, no. 1, pp. 65-69.
[9]  P. Rohimi, “SNA Dengan Netlytic Pada Kolom Komentar Video Youtube Gus Miftah Ceramah Di Gereja,” Proceeding Of Conference On Strengthening Islamic Studies In The Digital Era, 2021, vol. 1, no. 1, pp. 360-377.
[10] R.  Azhar,  A.  Surahman,  and  C.  Juliane,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Cryptocurrency  Berbasis  Python  TextBlob Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), 2022, Vol. 6, No. 1, pp. 267- 281.
[11] H. Irsyad and A. Taqwiym, “Sentimen Analisis Masyarakat Terhadap Rakyat Palestina dengan Klasifikasi Naive Bayes,” Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem & Komputer (JTECS), 2021, Vol. 1, No. 2, pp. 167-176.
[12] R. A. Raharjo, I. M. G. Sunarya, and D. G. H. Divayana, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Kasus Analisis Sentimenerhadap Data Vaksin Covid-19 Di Twitter,” Jurnal Ilmiah Elektronika Dan Komputer, 2022, vol.15, no.2, pp. 456-464.
[13] D.  I.  Mulyana,  N.  Lutfianti,  “Analisis  Sentimen  Dengan  Algoritma  SVM  Dalam  Tanggapan  Netizen  Terhadap  Berita Resesi 2023,” Jurnal SISFOTENIKA, vol. 13, no. 1, 2023, doi: 10.30700/jst.v13i1.1339.
[14] M. Zaki Anbari, M. Zaki Anbari, and B. Sugiantoro, “Studi Komparasi Metode Analisis Sentimen Naïve Bayes, SVM, dan Logistic Regression Pada Piala Dunia 2022,” Jurnal Media Informatika Budidarma, 2023, Vol. 7, No. 2, pp. 688-695 doi: 10.30865/mib.v7i2.5383.
[15] R. Asmara, M. F. Ardiansyah, and M. Ansori, “Analisa Sentiment Masyarakat Terhadap Pemilu 2019 Berdasarkan Opini Di Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Inovtek Polbeng – Seri Informatika, 2020, vol. 5, no. 2, pp. 193-204.
[16] E. Salim and A. Solichin, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Terhadap Pelayanan Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Indonesia Journal Information System (IDEALIS), 2022, Vol. 5, No. 2, pp. 79-86.
[17] A. Budiman, A. Suryadibrata, and J. C. Young, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Klasifikasi Konten Twitter dengan Indikasi Depresi,” Jurnal Pengembangan IT, 2021, vol. 6, no. 2, pp. 133-138.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6418
[18] F. Rejeki and V. Ayumi, “Analisa Sentimen Mengenai Kenaikan Harga Bbm Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Support  Vector  Machine,”  JSAI :  Journal  Scientific  and  Applied  Informatics,  2023,  vol.  6,  no.  1,  2023,  pp.  1-10  doi: 10.36085.
[19] I. Najiyah, “Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Indonesia Tentang Kenaikan Bbm Menggunakan Metode Artificial Neural Network,” Jurnal Responsif, 2023, vol. 5, no. 1, pp. 92–100.
[20] M.  R.  Nurhusen,  J.  Indra,  and  K.  A.  Baihaqi,  “Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Kenaikan  Harga  Bahan Bakar Minyak (BBM) Menggunakan Metode Logistic Regression,” Jurnal Media Informatika Budidarma, 2023, vol. 7, no. 1, pp. 276-282, doi: 10.30865/mib.v7i1.5491.
[21] F. Amaliah and K. D. Nuryana, “Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based Dan Naïve Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Terhadap Aplikasi Investasi Pada Media Twitter,” Journal Of Informatics And Conputer Science, 2022, vol. 3, no. 4, pp. 384-393.