Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sentimen Terhadap Cryptocurrency
Berbasis Python TextBlob Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Rizaldi Azhar 1 , Adi Surahman 2 , Christina Juliane 3 1,2,3 Program Studi Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jl. Ir.H.Juanda N0.96 Bandung 40132, Jawa Barat-Indonesia rizaldi.azhar@bni.co.id, surahman325@asqi.co.id, christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstract
Cryptocurrency users are now increasing as the market becomes more and more attractive. In 2019  recorded  around  139  million  account  users  verified  id  cryptocurrency.  Recently,  it  was enlivened by the emergence of #crypto on Twitter and had become a world trending topic. This gives  rise  to  many  opinions  and  opinions  from  twitter  users.  With  so  many  twitter  users' opinions  on  the  hashtag,  it  is  very  difficult  to  know  whether  positive,  negative  or  neutral sentiments are manual. This requires machine learning to be able to automate labeling, be it positive, neutral or negative sentiments. Machine learning used is by utilizing Python TextBlob. The results of automatic labeling using Python TextBlob from a total of 1032 tweets obtained 632 tweets or 61.24% containing positive sentiments, 296 neutral sentiments or 28.68% tweets and 104 negative sentiments or 10.07%. The test results using the Naïve Bayes algorithm with each  testing  data  and  training  data  are  0.2  and  0.8.  From  this  test,  the  accuracy  value  is 71.98%, precision is 83.04%, recall is 60.88% and f1_score is 65.07%.
Keywords : #crypto, twitter, Python TextBlob, Naïve Bayes

## Abstrak
Pengguna  cryptocurrency  kini  kian  meningkat  seiring  pasar  yang  semakin  menarik.  Pada tahun  2019  mencatat  sekitar  139  juta  pengguna  akun  yang  diverifikasi  id  cryptocurrency. Baru baru ini diramaikan dengan munculnya #crypto di twitter dan sempat menjadi tranding topik dunia. Hal ini menimbulkan banyaknya opini maupun pendapat dari pengguna twitter. Dengan banyak nya opini pengguna twitter terhadap hashtag tersebut sangatlah sulit untuk diketahui sentimen positif, negatif ataupun netral secara manual. Hal ini dibutuhkan machine learning  untuk  bisa  mengotomatisasi  pelabelan,  baik  itu  sentimen  positif,  netral  ataupun negatif.  Machine  learning  yang  digunakan  adalah  dengan  memanfaatkan  Python  TextBlob. Hasil pelabelan otomatis menggunakan Python TextBlob dari total 1032 tweet didapatkan 632 tweet  atau  61.24%  yang  mengandung  sentimen  positif,  sentimen  netral  sebanyak  296  atau tweet  28.68  %  dan  sentimen  negatif  sebanyak  104  tweet  atau  10.07%.  Hasil  pengujian menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  masing  masing  data  testing  dan  data  training adalah 0.2 dan 0.8. Dari pengujian ini menghasilkan nilai accuracy sebesar 71.98%, precision 83.04%, recall 60.88% dan f1_score 65.07%.
Kata kunci : #crypto, twitter, Python TextBlob, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Sosial  media  merupakan  suatu  media  yang  dapat  digunakan  untuk berekspresi  oleh  penggunanya  [1].  Salah  satu  media  sosial  yang  banyak dimanfaatkan masyarakat untuk beropini adalah twitter [2]. Twitter sebagai salah  satu situs microblogging mengalami  banyak perkembangan,  terhitung pada  21  Maret  2016 twitter genap  memasuki  usianya  yang  ke  10.  Media
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sosial ini secara global memiliki 332 juta pengguna bulanan dengan 500 juta kicauan dikirim setiap hari dan 200 miliar kicauan dalam setahun [3].
Cryptocurrency adalah sebuah teknologi yang berbasis blockchain yang sering  digunakan  sebagai  mata  uang  digital  [4].  Berdasarkan  Studi dari Cambridge  Center  for  Alternative  Finance pada  tahun  2019  mencatat sekitar  139  juta  pengguna  akun  yang  diverifikasi  dengan ID  cryptocurrency dan  dari  jumlah  tesebut  ada   sekitar  35  juta  pengguna cryptocurrency di seluruh  dunia  yang  dianggap  sebagai  pengguna  pertukaran  yang  diatur  [5]. Pengguna cryptocurrency ditemukan  di  hampir  setiap  bagian  dunia  seiring dengan  meningkatnya  minat  pasar  di  seluruh  dunia  dan  Secara  eksplisit, tidak  ada  keraguan  bahwa  pengguna cryptocurrency akan  terus  meningkat seiring pasar yang semakin menarik.
Baru  baru  ini  diramaikan  dengan #crypto . Hashtag tersebut dimanfaatkan  oleh  para  pengguna twitter untuk  menyampaikan  informasi mengenai  mata  uang  kripto  atau cryptocurrency bahkan  menjadi world trending  topic hingga  bulan  november  2021. Hashtag  crypto menjadi permasalahan  dalam  penelitian  ini  untuk  melihat  sejauh  mana  sentimen masyarakat  dunia  terhadap hashtag tesebut.  Dengan  banyak  nya  opini masyarakat dunia terhadap hashtag tersebut sangat sulit untuk mengetahui sentimen  positif,  negatif  ataupun  netral  secara  manual  [6].  Oleh  sebab  itu dibutuhkan machine learning dan metode yang tepat. Diantara metode dan machine learning yang tepat dalam permasalahan ini  adalah  dengan  melakukan  analisis  sentimen.  Sentimen  analisis  atau opinion  mining adalah  jenis natural  language yaitu  pengolahan  kata  untuk melacak  mood  masyarakat  tentang  produk  atau  topik  tertentu  [7].  Untuk machine  learning yang  tepat  dalam  pelabelan  adalah  dengan  menggunakan Python  TextBlob .  Selanjutnya  dilakukan  analisa  dan  pengujian  text  akurasi, presisi, recall dan fi_score dengan algoritma Naïve Bayes . Beberapa penelitian sebelum nya metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dari K-NN . Akurasi Naïve Bayes sebesar 87.48% dan k-NN 85.40%  dalam  analisis  sentimen  tweet  pornografi  kaum  homoseksual indonesia  di twitter [8].  Penelitian  ini  memberikan  solusi  bagi  masyarakat dunia tentang perkembangan dunia Cryptocurrency sehingga sempat menjadi trending  topik  di  media  sosial twitter .  Bagi  masyarakat  dunia  yang  mau terjun  di  dunia cryptocurrency agar  selalu  melihat  dahulu  opini-opini masyarakat  dunia  di  media  sosial,  terutama  media  sosial twitter dengan memasukan  kata  kunci #crypto .  Penelitian  ini  memberikan  manfaat  bagi masyarakat  dunia  agar  tidak  waswas  dengan  trending  nya  hashtag  crypto (#crypto).  Dari  hasil  penelitian  ini  bahwa #crypto lebih  banyak  sentiment positif  dibanding  sentiment  netral  ataupun  negatif.  Dalam  suatu  penelitian diperlukan  dukungan  hasil-hasil  penetian  yang  telah  ada  sebelumnya  yang berkaitan  dengan  penelitian  tersebut  .  Sebagai  contoh  yang  pertama  ada penelitian [9] yang melakukan Analisis Sentimen Pada Review Film Dengan Mengunakan  Algoritma  Klasifikasi Naive  Bayes Berdasarkan Term  Objects Keywords .  Memberikan  hasil  akhir  hasil  pengujian  metode Naïve  Bayes
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
classifier sebesar  28%  dimana  sampel  yang  digunakan  adalah  100  data sentimen  positif  dan  100  data  sentimen  negatif.  Penelitian  dari  [10] Melakukan  Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter Terhadap  Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor . Sehingga memperoleh hasil akhir dari 2000 data tweet berbahasa indonesia  didapatkan  akurasi  optimal  pada  nilai  k=23  sejumlah  79.99%. Penelitian  dari  [11]  melakukan  Analisis  Sentimen  Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier . Didapatkan  hasil  akhir  dengan  metode Naive  Bayes mendapatkan  akurasi 67%  dan error  rate sebesar  33%.  Kemudian  ada  Penelitian  dari  [12]  yang melakukan Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Indonesia Pada Twitter . Memberikan  hasil  akhir  dari  klasifikasi Bernoulli  Naïve  Bayes mendapatkan akurasi  sebesar  68,10%  dengan  menggunakan  skenario  11.  Perbedaan penelitian yang penulis lakukan dengan penelitian sebelumnya dari keyword dan  pelabelan.  peneliti  menggunakan keyword  crypto ,  dan  pelabelan sentimen menggunakan Python TextBlob .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  dalam  penelitian  diperlukan  agar  penelitian  lebih  terstruktur, sehingga  hasil  yang  akan  diperoleh  sesuai  dengan  tujuan  pada  penelitian [13]. Adapun tahapan metode penelitian seperti pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian
2.1. Crawling Data Twitter
Crawling adalah  aktifitas  dalam  membuat  salinan  dengan  porsi  yang relevan  yang  diambil  dari  sebuah World  Wide  Web [14].  Penelitian  ini melakukan crawling di twitter melalui API  Twitter dengan  menggunakan modul tweepy pada  bahasa  pemograman Python .  Data  yang  dicrawl  adalah #Crypto .  Setelah  itu  dataset tweet yang  masih  mentah  disimpan  dalam bentuk CSV  (Comma  Separated  Values) yang  nantinya  akan  di  proses  lebih lanjut.  Crawling  data  dilakukan  pada  tanggal  16  Desember  2021  dengan memasukan kata kunci #crypto. Data terkumpul sebanyak 1076 cuitan.

## 2.2. Preprocessing Data
Setelah  proses crawling data  dan  disimpan  dalam  bentuk  CSV  maka langkah selanjutnya adalah preprocessing data , dikarenakan dataset tersebut belum  terstruktur.  Tugas  utama preprocessing  data adalah  untuk menghilangkan  serta  mengatasi  noise  data  agar  hasil  perhitungan  optimal. Adapun tahapan dalam preprocessing data diantara lain, cleaning data , case folding , stemming , tokenizing dan filtering .  Berikut  ini  adalah  tahapan preprocessing data yang ditunjukan pada gambar 2.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Tahapan preprocessing data

## 2.2.1. Cleaning
Karena  data  masih  terdapat  noise  maka  dilakukan cleaning dengan menghilangkan  karakter,  tanda  baca, hashtag , alamat URL ,  angka, username dan retweet text .
2.2.2. Case Folding Setelah dilakukan cleaning selanjutnya adalah case folding . Case folding adalah  penyeragaman  semua  bentuk  huruf,  baik  itu  huruf  besar  maupun huruf kecil [15].

## 2.2.3. Stemming
Stemming adalah  tahap  mencari  akar  kata  dengan  menghilangkan imbuhan pada sebuah kata [16].

## 2.2.4. Tokenizing
Tokenizing merupakan  sebuah  konsep  yang  mencakup  proses sederhana  dimana  urutan  teks  dipecah  mennjadi  bagian-bagian  yang  lebih kecil  atau  token  dan  kemudian  dimasukkan  sebagai  input  ke  dalam  model Natural language processing (NLP) [17].

## 2.2.5. Filtering
Filtering merupakan  tahapan  untuk  menghilangkan  kata  yang  tidak memiliki  makna  atau stopword .  Sedangkan stopwor d  adalah  kosakata  yang bukan ciri/unit dari suatu dokumen. Stopwords umumnya digunakan dalam pengambilan  informasi  salah  satu  contohnya  adalah  mesin  pencari  google. Pengurangan  indeks  dalam  teks  dengan  penghilangan  beberapa  kata  kerja, kata  sifat,  dan  kata  keterangan  lainnya  dapat  dimasukkan  ke  dalam  daftar stopwords [18].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Pelabelan Otomatis
Setelah  dilakukan preprocesing langkah  selanjutnya  dan  yang  paling penting adalah melakukan pelabelan. Namun dalam penelitian ini dilakukan pelabelan  otomatis  dengan Python  TextBlob . Python  TextBlob merupakan library  Python (versi  2  dan  3)  yang  digunakan  untuk  memproses  data tekstual. TextBlob menyediakan  API  yang  dapat  digunakan  untuk pemrosesan  bahasa  alami (NLP) seperti  ekstraksi  frase  kata  benda,  analisis sentimen, klasifikasi, penerjemahan, dll [19]. Hasil objek TextBlob digunakan untuk  memproses  pembelajaran  bahasa  alami  dan library  TextBlob hanya dapat mengenali Bahasa Inggris.

## 2.3. Klasifikasi Metode Naïve Bayes
Klasifikasi  metode Naïve  Bayes adalah  metode  yang  memanfaatkan statistika sederhana dengan dasar teorema bayes yang menggasumsikan ada atau  tidaknya  suatu  kelas  dengan  fitur  yang  lain.  Metode  NBC  digunakan untuk  proses  klasifikasi  untuk  menentukan f1_score  accuracy,  recall, precission [20].  Adapun  rumus  nya  bisa  di  lihat  dibawah  ini  :
(1) Dimana : X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P (H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P (H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P (X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  fitur NLTK untuk mengklasifikan text  mining dengan  metode Naïve  Bayes . NLTK adalah  salah satu tools yang sangat populer pada ilmu Natural Language Processing (NLP) dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python . Natural  Language Toolkit ini  sangat  mendukung  proses  pengolahan  bahasa  natural  seperti classification, tokenization, stemming, tagging, parsing dan filtering.
Setelah  dilakukan preprocesing langkah  selanjutnya  dan  yang  paling penting adalah melakukan pelabelan. Namun dalam penelitian ini dilakukan pelabelan  otomatis  dengan Python  TextBlob . Python  TextBlob merupakan library  Python (versi  2  dan  3)  yang  digunakan  untuk  memproses  data tekstual. TextBlob menyediakan  API  yang  dapat  digunakan  untuk pemrosesan  bahasa  alami (NLP) seperti  ekstraksi  frase  kata  benda,  analisis sentimen, klasifikasi, penerjemahan, dll [19]. Hasil objek TextBlob digunakan untuk  memproses  pembelajaran  bahasa  alami  dan library  TextBlob hanya dapat mengenali Bahasa Inggris.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Hasil Crawling Data
Berikut adalah hasil crawling data  yang  dilaksanakan pada tanggal  16 Desember  2021  dengan  memasukan  kata  kunci  #crypto.  Data  terkumpul sebanyak 1076 cuitan.
Gambar 3. Hasil crawiling data

## 3.2. Hasil Preprocessing
Berikut adalah hasil preprocessing dengan mengambil satu sampel text. Dimulai  dari  data  mentah  dari  hasil  prosess crawling ,  selanjutnya  proses cleaning, case folding, stemming, tokenizing dan filtering .
Tabel 1. Hasil preprocessing Preprocessing Tweets Data Mentah @CryptoTownEU Excellent project.I hope it will be one of the best project in the airdrop history. good project and good teamâ•¤ï¸•  @Js83196841 @kmmanik01 @sajibjasim #Airdrop #Airdrops #Crypto Cleaning Excellent projectI hope it will be one of the best project in the airdrop history good project and good teamâ•¤ï¸• Airdrop Airdrops Crypto Case Folding excellent projecti hope it will be one of the best project in the airdrop history good project and good teamâ•¤ï¸• airdrop airdrops crypto Stemming excellent projecti hope it will be one of the best project in the airdrop history good project and good team airdrop airdrops crypto Tokenizing ['excellent', 'projecti', 'hope', 'it', 'will', 'be', 'one', 'of', 'the', 'best', 'project', 'in', 'the', 'airdrop', 'history', 'good', 'project', 'and', 'good', 'team', 'airdrop', 'airdrops', 'crypto'] Filtering ['excellent', 'projecti', 'hope', 'one', 'best', 'project', 'airdrop', 'history', 'good', 'project', 'good', 'team', 'airdrop', 'airdrops', 'crypto']
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.3. Hasil Pelabelan Otomatis
Untuk  pelabelan  otomatis  dilakukan  menggunakan Python  TextBlob . Berikut scrift python untuk melakukan pelabelan otomatis. df=pd.read_excel('labeling.xlsx') df['label'] = '' for i,x in df.tweets.iteritems(): label = TextBlob(x) df['label'][i] = label.sentiment.polarity print("Index: ", i ,  "label" , label.sentiment.polarity) df
Scrift diatas merupakan pembobotan nilai sentimen text dengan library TextBlob . Hasil pembobotan text bisa dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil pembobotan sentiment text
Setelah  itu  membuat  sebuah  fungsi.  Peneliti  menyebutnya polarity_to_label dan itu akan memiliki x sebagai parameter. Fungsi ini akan memiliki kolom label berlalu ke dalamnya di mana ia akan memeriksa nilai: Jika itu antara -1 dan 0 maka itu berubah menjadi neg untuk negatif, jika itu sama dengan 0 maka akan berubah menjadi netral , dan jika itu antara 0 dan 1 kemudian diubah menjadi pos positif. Berikut scrift nya :
def polarity_to_label(x): if(x >= -1 and x < 0): return 'neg' if(x == 0): return 'neutral' if(x > 0 and x <= 1): return 'pos' df.label = df.label.apply(polarity_to_label)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Lalu  kita  panggil  fungsi  tersebut  dengan  df.  Setelah  di run maka  akan muncul hasil seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Proses pembobotan menjadi teks
Selanjutnya kita akan melihat berapa total sentimen positif, netral dan negatif  dengan  menuliskan scrift df.label.value_counts() .  Hasil  bisa  dilihat  di gambar 6.

## Gambar 6. Hasil akhir pelabelan sentiment text
Setelah  melakukan  pelabelan  otomatis  menggunakan Python  TextBlob total  data  menjadi  1032 tweet. Yang  termasuk  kedalam  sentiment  positif sebanyak  632  data,  netral  296  data  dan  negatif  104  data.  Perhitungan Persentase klasifikasi sentimen diperoleh berdasarkan rumus berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.4. Klasifikasi Dengan Metode Naïve Bayes
Proses  klasifikasi  teks  diambil  dari  hasil  filtering  dengan  tweet ['excellent', 'projecti', 'hope', 'one', 'best', 'project', 'airdrop', 'history', 'good', 'project', 'good', 'team', 'airdrop', 'airdrops', 'crypto']. Hasil filtering tersebut dimasukan ke dalam scrift Python . Scrift bisa dilihat dibawah ini :
import pandas as pd columns = ['tweets', 'sentimen'] rows = [] ''' rows = [['excellent projecti hope it will be one of the best project in the airdrop history good project and good team airdrop airdrops crypto', 'positif' ]] ''' rows=[['excelent','positif'], ['projecti','positif'], ['hope','positif'], ['one','netral'], ['best','positif'], ['project','positif'], ['airdrop','netral'], ['history','netral'], ['good','positif'], ['project','positif'], ['good','positif'], ['team','positif'], ['airdrop','netral'], ['airdrops','netral'], ['crypto','netral']] training_data = pd.DataFrame(rows, columns=columns) training_data
Pelabelan per kata dilakukan secara manual sehingga di dapatkan label positif  berjumlah  9,  label  netral  6  dan  label  negatif  0.  Selanjut  nya menghitung  probabilitas  dari  sentimen  positif  dan  sentimen  netral.  Untuk probabilitas  sentimen  negatif  tidak  dihitung  dikarenkan  di  dalam  teks tersebut  tidak  ada  yang  mengandung  sentimen  negatif.  Untuk  menghitung probabilitas dari sentimen positif dan netral digunakan fitur NLTK (Natural Language  Toolkit) dengan  bahasa  pemrograman Python .  Pertama menghitung  probabilitas  sentimen  positif  terhadap  teks  . Scrift bisa  dilihat dibawah ini.
import nltk nltk.download('punkt')
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
from nltk.tokenize import word_tokenize new_sentence = 'best excelent good hope project projecti team' new_word_list = word_tokenize(new_sentence) print(new_word_list)
prob_s_with_ls = [] for word in new_word_list: if word in freq_s.keys(): count = freq_s[word] else: count = 0 prob_s_with_ls.append((count + 1)/(total_cnts_features_s + total_fea tures)) dict(zip(new_word_list,prob_s_with_ls))
Scrift diatas  merupakan  perhitungan  probabilitas  sentimen  positif. Hasil bisa dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 2. Hasil perhitungan probabilitas positif Tweets  Nilai Probabilitas Positif Best 0.09523809523809523 Excelent  0.09523809523809523 Good 0.14285714285714285 Hope 0.09523809523809523 Project 0.14285714285714285 Projecti  0.09523809523809523 Team 0.09523809523809523
Setelah  itu  jumlahkan  nilai  masing-masing  probabilitas tweets dengan menggunakan scrift di bawah ini.
i=0 prob_s_=1 for i in range(len(prob_s_with_ls)): prob_s_=prob_s_*prob_s_with_ls[i] print (prob_s_) print ("Nilai akhir positif ",prob_s_*(9/15))
Hasil penjumlahan probabilitas positif tweets di dapatkan nilai sebesar 0.0000015990329927927727.  Untuk  melihat  hasil  akhir  probabilitas sentimen positif maka total sentiment positif dikali (Sentiment Positif /total text),  sehingga  memperoleh  nilai  sebesar  0.000000009594197956756635. Selanjutnya menghitung probabilitas netral terhadap sentimen positif. Scrift perhitungan bisa dilihat dibawah ini.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
prob_q_with_ls = [] for word in new_word_list: if word in freq_q.keys(): count = freq_q[word] else: count = 0 prob_q_with_ls.append((count + 1)/(total_cnts_features_q + total_fe atures)) dict(zip(new_word_list,prob_q_with_ls))
Hasil scrift di atas di dapatkan nilai sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil perhitungan probabilitas netral Tweets  Nilai Probabilitas Positif Best 0.05555555555555555 Excelent  0.05555555555555555 Good 0.05555555555555555 Hope 0.05555555555555555 Project 0.05555555555555555 Projecti  0.05555555555555555 Team 0.05555555555555555
Setelah  itu  jumlahkan  nilai  masing-masing  probabilitas tweets netral dengan menggunakan scrift di bawah ini.
i=0 prob_q_=1 for i in range(len(prob_q_with_ls)): prob_q_=prob_q_*prob_q_with_ls[i] print (prob_q_) print("Nilai akhir Netral=",prob_q_*(6/15))
Hasil penjumlahan probabilitas tweets netral di dapatkan nilai sebesar 0.000000001633399672881007.  Untuk  melihat  hasil  akhir  probabilitas sentimen  netral  maka  total  sentiment  netral  dikali  (sentiment  netral  :  total text)  dibagi  dengan  total  sentiment  positif  dan  sentiment  netral,  sehingga memperoleh nilai sebesar 0.0000000006533598691524029.
Tabel 4. Perbandingan nilai akhir sentiment positif dan sentimen netral
Nilai Akhir Sentiment Positif Nilai Akhir Sentiment Netral Best0.000000009594197956756635  0.0000000006533598691524029
Pengklasifikasian  nilai  probabilitas  sentimen  positif  dan  nilai probabilitas netral sudah selesai. Dari hasil pengklasifikasian dengan metode Naïve  Bayes  maka  text  ['excellent',  'projecti',  'hope',  'one',  'best',  'project',
'airdrop',  'history',  'good',  'project',  'good',  'team',  'airdrop',  'airdrops', 'crypto'] masuk ke dalam sentimen positif.
Pada  bagian  ini  diberikan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  sekaligus dibahas  secara  komprehensip.  Hasil  bisa  berupa  gambar,  grafik,  tabel  dan lain-lain  yang  mempermudah  pembaca  paham  dan  diacu  di  naskah.  Jika bahasan terlalu panjang dapat dibuat sub-sub judul, seperti contoh berikut.

## 3.5. Evaluasi dan Pengujian
Setelah  dilakukan crawling , preprocessing ,  pelabelan  otomatis  dengan TextBlob , dan pengklasifikasian dengan Naïve Bayes maka selanjutnya adalah mengukur accuracy,  precission,  recall  dan  F1_Score menggunakan  library Sklearn di dalam bahasa pemrograman Python dengan data testing sebesar 0.2 dan data training 0.8. adapun scrift nya bisa dilihat dibawah ini.
from sklearn.naive_bayes import  MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score,recall_sc ore,f1_score from sklearn.metrics import  classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix
x = MultinomialNB().fit (X_train, y_train) predicted = x.predict(X_test) print (confusion_matrix(y_test, predicted))
print('_______________________________________________________________\n')
print(classification_report(y_test, predicted,zero_division=0)) print("acuracy", accuracy_score(y_test,predicted)) print("precision", precision_score(y_test,predicted, average='macro')) print("recall", recall_score(y_test,predicted, average='macro')) print("f1_score", f1_score(y_test,predicted, average='macro'))
Output scrift di atas bisa dilihat pada gambar dibawah ini
Gambar 7. Hasil pengujian menggunakan Naïve Bayes
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada  gambar  7,  didapatkan  nilai accuracy sebesar  0.7198, precision 0.8304, recall 0.6088 dan f1_Score 0.6507. ketika dirubah ke biilangan persen maka  hasil accuracy menjadi  71.98%, precision 83.04%, recall 60.88%  dan f1_score 65.07%.

## 4.  SIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  Analisis  Sentimen  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  sentimen masyarakat  dunia  terhadap hashtag yang  sempat  trending  di  media  sosial twitter yaitu #crypto .  Tujuan  nya  untuk  mengetahui  seberapa  positif,netral atau negatif terhadap hashtag tersebut. Setelah dilakukan pelabelan otomatis dengan Python  TextBlob dengan  total  1032 tweet maka  jumlah  sentimen positif  sebanyak    61.24%,  Sentimen  netral  sebanyak  26.68%  dan  sentimen negatif  10.07%.  Dari  hasil  proses  pengujian  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes  dengan  masing  masing  data  testing  dan  data  training  adalah 0.2  dan 0.8 sehingga menghasilkan nilai accuracy sebesar 71.98%, precision 83.04%, recall 60.88%  dan  f1_score  71.98%.  Dengan  nilai accuracy , precision , recall dan f1_score tersebut,  artinya  analisis  sentimen  terhadap  #crypto  di  media sosial twitter cukup baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  W.  Sari  and  F.  F.  Haranto,  “Implementasi  Support  Vector  Machine Untuk  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Pelayanan Telkom Dan Biznet,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 171–176, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.699.
[2] S. Nurul, J. Fitriyyah, N. Safriadi, and E. E. Pratama, “Analisis Sentimen Calon  Presiden  Indonesia  2019  dari  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” vol. 5, no. 3, pp. 279–285, 2019.
[3] Y.  S.  Mahardhika,  E.  Zuliarso,  P.  Studi,  T.  Informatika,  F.  T.  Informasi, and U. Stikubank, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PEMERINTAHAN JOKO  WIDODO  PADA  MEDIA  SOSIAL  TWITTER  MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVES BAYES,” no. 2015, pp. 409–413, 2018.
[4] I. Bagus and P. Bhiantara, “Teknologi Blockchain Cryptocurrency Di Era Revolusi Digital,” Jl. Udayana Kampus Teng. , no. 0362, p. 27213, 2018, [Online]. Available: http://pti.undiksha.ac.id/senapati.
[5] I.  Danco,  “Jumlah Pengguna  Crypto  di  Seluruh  Dunia  Meningkat  16%, Mencapai 106 Juta,” 2021. https://id.bitcoinethereumnews.com/crypto/number-of-crypto-users- worldwide-strikes-increase-of-16-hits-106m/.
[6] F.  I.  Sulaiman,  W.  W.  Winarno,  and  M.  P.  Kurniawan,  “Perancangan Aplikasi  Klasifikasi  Sentimen  Berbasis  Web  Terhadap  Mata  Uang Kripto,” 1384.
[7] A. Deviyanto and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Analisis Sentimen Pada Pengguna  Twitter  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” JISKA (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  3,  no.  1,  p.  1,  2018,  doi:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
10.14421/jiska.2018.31-01.
[8] A. M. Pudjajana and D. Manongga, “Sentimen Analisis Tweet Pornografi Kaum  Homoseksual  Indonesia  Di  Twitter  Dengan  Naive  Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 313– 318, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1922.
[9] I. W. S. Nirawana and I. G. Indrawan, “Analisis Sentimen Pada Review Film  Dengan  Mengunakan  Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes Berdasarkan  Term  Objects  Keywords,” Semin.  Nas.  Pendidik.  Tek. Inform. (SENAPATI 2016) , no. Senapati, pp. 172–174, 2016.
[10]  J.  A.  Septian,  T.  M.  Fahrudin,  and  A.  Nugroho,  “Journal  of  Intelligent Systems  and  Computation  43,”  pp.  43–49,  2019,  [Online].  Available: https://t.co/9WloaWpfD5.
[11]  N.  M.  A.  J.  Astari,  Dewa  Gede  Hendra  Divayana,  and  Gede  Indrawan, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Sist.  dan  Inform. ,  vol. 15, no. 1, pp. 27–29, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[12]  E.  Mas’udah,  E.  D.  Wahyuni,  and  A.  A.  Arifiyanti,  “Analisis  Sentimen: Pemindahan Ibu Kota Indonesia Pada Twitter,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 397–401, 2020.
[13]  R.  Rosdiana,  T.  Eddy,  S.  Zawiyah,  and  N.  Y.  U.  Muhammad,  “Analisis Sentimen  pada  Twitter  terhadap  Pelayanan  Pemerintah  Kota Makassar,” Proceeding SNTEI , pp. 87–93, 2019.
[14]  I.  N.  Husada,  E.  H.  Fernando,  H.  Sagala,  A.  E.  Budiman,  and  H.  Toba, “Ekstraksi dan Analisis Produk di Marketplace Secara Otomatis dengan Memanfaatkan  Teknologi  Web  Crawling,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 350–359, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v5i3.1977.
[15]  A.  Fathan  Hidayatullah  and  A.  Sn,  “ISSN:  1979-2328  UPN  "Veteran,” Semin.  Nas.  Inform. ,  vol.  2014,  no.  semnasIF,  pp.  115–122,  2014, [Online]. Available: http://www.situs.com.
[16]  N.  Ruhyana,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  Plat Nomor  Ganjil  /  Genap  Pada  Twitter  Dengan  Metode  Klasifikasi  Naive Bayes,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 94–99, 2019.
[17]  T. Jamaluddin, M. A. Bijaksana, and I. Asror, “Perbandingan Algoritma Sentencepiece  BPE  dan  Unigram  Pada  Tokenisasi  Artikel  Bahasa Indonesia Pendahuluan Studi Terkait,” e-Proceeding Eng. , vol. 7, no. 2, pp. 8323–8331, 2020.
[18]  R.  Sari  and  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk Analisis Sentimen Pada Wisata TMII Berbasis Website,” Indones. J.  Softw.  Eng. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  51–60,  2019,  doi: 10.31294/ijse.v5i2.6957.
[19]  R. Parlika, S. I. Pradika, A. M. Hakim, and K. R. N. M, “Analisis Sentimen Twitter  Terhadap  Bitcoin  dan  Cryptocurrency  Berbasis  Python TextBlob,” J. Ilm. Teknol. Inf. dan Robot. , vol. 2, pp. 33–37, 2020.
[20]  M.  Tri  Anjasmoros  and    dan  Fitri  Marisa,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi Go-Jek  Menggunakan  Metode  Svm  Dan  Nbc  (Studi  Kasus:  Komentar
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 267-281 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada Play Store),” Conf. Innov. Appl. Sci. Technol. (CIASTECH 2020) , no. Ciastech, pp. 489–498, 2020.