## 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.v5i1.2604

## Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes
Samsir 1 , Ambiyar 2 , Unung Verawardina 3 , Firman Edi 4 , Ronal Watrianthos 1,*
1 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Al Washliyah, Rantauprapat, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Teknik Mesin, Universitas Negeri Padang, Padang, Indonesia
3 Pendidikan Teknologi Informasi dan Komputer, IKIP PGRI Pontianak, Pontianak, Indonesia
4 Fakultas Teknik, Teknik Industri, Institut Teknologi Batam, Batam, Indonesia Email: 1 samsirst111@gmail.com, 2 ambiyar@ft.unp.ac.id, 3 unungverawardina@gmail.com, 4 firmanedi97@gmail.com,
5,* ronal.watrianthos@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ronal.watrianthos@gmail.com
Abstrak− WHO  melaporkan  lebih  52  juta  orang  terkonfirmasi  positif  Covid-19  dan  1,2  juta  orang  meninggal  dunia  pada minggu  kedua  bulan  November  2020.  Sementara  Indonesia  mencatat  463  ribu  orang  terkonfirmasi  positif  dengan  korban meninggal  telah  mencapai  15.148  orang.  Strategi  melawan  pandemi  dengan  pembatasan  sosial  memaksa  semua  institusi pendidikan menerapkan pembelajaran daring. Namun pembelajaran daring yang awalnya sebagai strategi menjadi kontroversi karena singkatnya proses adaptasi. Perubahan mendadak dari pembelajaran tatap muka ke pembelajaran daring pada skala besar menyebabkan berbagai respons di masyarakat. Penelitian ini bertujuan menganalisis opini publik terhadap pembelajaran daring pada  masa  pandemi  COVID-19  di  Indonesia  pada  awal  November  2020.  Penelitian  dilakukan  dengan  penambangan  teks berbasis  dokumen  pada  Twitter  yang  dianalisis  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Temuan  menunjukkan  bahwa pembelajaran daring memiliki 30% sentimen positif, 69% sentimen negatif, dan 1% netral pada periode tersebut. Tingginya sentimen  negatif  dihasilkan  karena  ketidakpuasaan  masyarakat  terhadap  pembelajaran  daring.  Beberapa  twit  menunjukkan kekecewaan dengan kata ‘stres’ dan ‘malas’ merupakan kata yang memiliki frekuensi tinggi dalam percakapan.
Kata Kunci: COVID-19; Daring; Opini; Sentimen; Naïve Bayes
Abstract− The WHO announced that more than 52 million people tested positive for Covid-19, and 1.2 million died in the second  week  of  November  2020.  Meanwhile,  Indonesia  recorded  463  thousand  individuals  with  15,148  deaths  that  were confirmed positive. Strategy against pandemics by incorporating socialization. However, learning that was initially bold as a technique became controversial due to the briefness of the adaptation process. a wide continuum of social reactions has resulted in the sudden transition from face-to-face learning to bold learning on a large scale. This research focuses on public opinion on online learning during the Indonesian COVID-19 pandemic in early November 2020. The analysis was carried out on Twitter by mining document-based text that was interpreted using the Naïve Bayes algorithm. The results show that online learning has a positive sentiment of 30 percent, a negative sentiment of 69 percent, and a neutral 1 percent over the period. Due to community dissatisfaction about online learning, a significant amount of negative sentiment is created. Some tweets indicate disappointment with the words' stress 'and' lazy 'in the conversation being high-frequency words.
Keywords : COVID-19; Daring; Opinion; Sentiment; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
World  Health  Organization  (WHO)  mendeklarasikan  virus  COVID-19  sebagai  pandemi  global  pada  11  Maret 2020[1]. WHO melaporkan lebih 52 juta orang terkonfirmasi positif Covid-19 dan 1,2 juta orang meninggal dunia pada minggu kedua bulan November  2020. Sementara Indonesia mencatat 463 ribu  orang terkonfirmasi  positif dengan  korban  meninggal  telah  mencapai  15.148  orang[2].  Penyebaran  virus  secara  cepat  melalui kontak  fisik memaksa semua negara menerapkan social distancing dan physical distancing untuk mengurangi interaksi. Faktor utama penularan melalui droplets yang dikeluarkan selama berbicara, batuk, atau bersin  menjadikan penerapan pembatasan sosial merupakan strategi yang paling banyak diadopsi disaat belum ada vaksin[3].
Presiden Indonesia Jokowi telah mengeluarkan kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB)[4]. Pembatasan  sosial  berdampak  pada  ruang  publik,  termasuk  kantor,  sekolah  atau  kampus.  Dalam  pendidikan, strategi  ini  melarang  proses  belajar  tatap  muka  dan  memaksa  semua  institusi  pendidikan  menghentikan  proses belajar  dan  menggantinya  dengan  pembelajaran  daring[5].  Pada  pendidikan  menimbulkan  masalah  seperti ketidaksiapan  teknologi,  media  yang  digunakan,  atau  faktor  psikologis  peserta  didik.  Sedangkan  untuk  jangka panjang tidak meratanya pendidikan antar masyarakat dan wilayah Indonesia dimasa depan[6].
Strategi  melawan  pandemi  dengan  pembatasan  sosial  memaksa  semua  institusi  pendidikan  menerapkan pembelajaran daring[4][5]. Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia Nadiem Makarim mempertegas kebijakan pembelajaran daring dalam masa pandemi dengan mengeluarkan kebijakan Belajar Dari Rumah (BDR)[7]. Kebijakan ini mewajibkan penggunakan jaringan internet melalui perantara smartphone, gadget, komputer, dan aplikasi sebagai pengganti tatap muka.
Institusi pendidikan yang sebelumnya melakukan pembelajaran tatap muka kini harus mengadaptasi model pembelajaran daring. Bagi mahasiswa, pembelajaran daring menjadi metode alternatif belajar yang  membentuk kemandirian dan mendorong interaksi. Pembelajaran daring mengubah gaya mengajar konvensional dan memberi peluang lebih bagi dosen untuk menilai dan mengevaluasi progress pembelajaran setiap mahasiswanya secara lebih efisien[8].  Pembelajaran  daring  dilakukan  dengan  menggabungkan  sumber-sumber  belajar  seperti  dokumen, gambar, video, audio dalam pembelajaran. Materi belajar tersebut dimanfaatkan mahasiswa dan menjadi modal

## 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.v5i1.2604
utama  dalam  mengembangkan  pembelajaran  daring.  Dalam  pembelajaran  daring,  pengemasan  pembelajaran semenarik mungkin menjadi kewajiban agar tujuan pembelajaran dapat tercapai.
Namun  pembelajaran  daring yang dianggap sebagai  strategi kemudian menjadi  kontroversi  karena perlu adaptasi. Perbedaan infrastruktur, kualitas koneksi, perangkat yang digunakan, dan masih mahalnya kuota internet menjadi hambatan utama. Perubahan mendadak dari pembelajaran tatap muka ke pembelajaran daring pada skala besar menyebabkan berbagai respons di masyarakat. Penelitian ini bertujuan menganalisis opini publik terhadap pembelajaran  daring  pada  masa  pandemi  COVID-19  di  Indonesia  pada  bulan  November  2020.  Penelitian  ini menggunakan kata kunci ‘pembelajaran daring’, ‘kuliah’, ‘belajar’, ‘sekolah’ dan tagar #BelajarDariRumah yang difilter dengan kata kunci ‘daring’ dan ‘rumah’ pada twit-twit dalam bahasa Indonesia yang ditarik dari Twitter dan  diolah  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  menghasilkan  analisis  sentimen  terhadap  penerimaan pembelajaran daring.
Beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  sudah banyak  dilakukan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Safitri  Juanita  terkait  dengan  persepsi  masyarakat  terhadap pemilu 2019 pada media sosial twitter menyimpulkan persepsi negatif sebesar 52% jauh lebih besar dari persepsi positif 18% dan persepsi netral 31% lebih tinggi dari persepsi positif[9]. Sedangkan penelitian lain dari Y.Pratama., dkk  dalam  implementasi  analisis  sentimen  terhadap  respon  publik  dalam  debat  gubernur  DKI  Jakarta  tahun 2017[10] menemukan klasifikasi positif, negatif, dan netral pada data masukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah proses menentukan sentimen dan mengelompokkan polaritas teks dalam dokumen atau kalimat sehingga kategori dapat ditentukan sebagai sentimen positif, negatif, atau netral [11][12]. Saat ini, peneliti secara luas menggunakan analisis sentimen sebagai salah satu cabang penelitian dalam ilmu komputer. Jejaring sosial, seperti Twitter, umumnya digunakan dalam analisis sentimen untuk menentukan persepsi publik [13][14].
Analisis  sentimen  juga  dapat  disamakan  dengan  opinion  mining,  karena  berfokus  pada  pendapat  yang menyatakan positif atau negatif [15]. Dalam analisis sentimen, penambangan data dilakukan untuk menganalisis, memproses, dan mengekstrak data tekstual dalam suatu entitas, seperti layanan, produk, individu, fenomena atau topik tertentu. [16]. Proses analisis dapat mencakup teks ulasan, forum, tweet, atau blog, dengan data preprocessing mencakup proses tokenization, stopword, penghapusan, stemming, identifikasi sentimen, dan klasifikasi sentimen [17][18][19].

## 2.2 Teks Mining
Teks mining bertujuan  menghasilkan  informasi  dari  satu  set  dokumen.  Text Mining mampu  menghasilkan informasi melalui pemrosesan, pengelompokan, dan analisis data-data tidak terstruktur dalam jumlah besar [20]. Teks mining digunakan untuk mendapatkan informasi  yang berguna dari  serangkaian dokumen dengan sumber data pada teks yang memiliki  format yang tidak terstruktur  [21][22]. Proses pengambilan informasi  dalam teks mining dapat menghasilkan analisis perasaan yang secara emosional mengidentifikasi pernyataan jika positif atau negative [23]. Objek teks mining merupakan dokumen tidak terstruktur atau semi terstruktur. Teks mining secara efektif  mengekstrak  informasi  yang  diperlukan  dari  sejumlah  dokumen.  Gambar  1  menunjukkan  teks  tidak terstruktur menjadi data material terstruktur dalam teks mining dan kemudian disimpan dalam basis data terstruktur [24].
Gambar 1. Proses Teks Mining [24]

## 2.3 Metode Naïve Bayes
Metode Naïve Bayes adalah metode klasifikasi dalam penambangan teks yang digunakan dalam analisis sentimen. Metode  ini  berpotensi  baik  dalam  klasifikasi  dalam  hal  presisi  dan  komputasi  data.  [25].  Naïve  Bayes  banyak digunakan  dalam  teknik  klasifikasi  terutama  Twitter  menggunakan  beberapa  metode  seperti  Unigram  Naïve Bayes, Multinomial Naïve Bayes, dan Maximum Entropy Classification [26]. Fitur utama klasifikasi Naïve Bayes untuk mendapatkan hipotesis yang kuat dari setiap kondisi atau peristiwa [27]. Perhitungan kategori probabilitas dalam Naïve Bayes menggunakan pendekatan algoritma Bayes menggunakan persamaan:

## 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.v5i1.2604
𝑃(𝑌|𝑋) = 𝑃( 𝑥 | 𝑦 )𝑃(𝑌)
𝑃(𝑋) (1)
Persamaan (1) menunjukkan Y suatu kelas spesifik, X merupakan data pada kelas yang belum diketahui, sedangkan  P(Y|X)  adalah  probabilitas  hipotesis  berdasarkan  kondisi,  sedangkan  P(Y)  dan  P(X|Y)  merupakan probabilitas  sebelumnya  dari  kelas  berdasarkan  kondisi  hipotesis,  sedangkan  P(X)  merupakan  probabilitas  Y. Dalam klasifikasi Naïve Bayes, persamaan 1 kemudian dikembangkan lagi menjadi persamaan (2) berikut:
𝑃(𝑌|𝑋1, 𝑋2, … 𝑋𝑛) = 𝑃( 𝑋1, 𝑋2, … 𝑋𝑛 | 𝑌 )𝑃(𝑌)
𝑃(𝑋1,𝑋2,…𝑋𝑛) = 𝑃( 𝑋1 | 𝑌 )𝑃( 𝑋2 | 𝑌 )…𝑃( 𝑋𝑛 | 𝑌 )𝑃(𝑌) 𝑃(𝑋1,𝑋2…𝑋𝑛) (2)
Dimana 𝑃(𝑌|𝑋1, 𝑋2, … 𝑋𝑛) merupakan hasil hitung dari semua probabilitas posterior pada nilai X untuk semua nilai di Y, sehingga klasifikasi Naïve Bayes akan membuat prediksi berdasarkan probabilitas maksimum dari probabilitas posterior laplace yang ditunjukan pada persamaan (3) berikut dimana c merupakan jumlah nilai pada Y[28]:
𝑃(𝑋𝑖|𝑌) = 𝑁𝑖𝑐+1 𝑁𝑐+𝑐 (3)
Gambar  2  menunjukkan  teknik opinion  mining melalui  twitter  menggunakan  metode  Naïve  Bayes. Crawling data  dilakukan  dengan  memberikan  kata  kunci  dalam  periode  tertentu.  Proses labelling untuk menentukan sentimen diselesaikan setelah data terkumpul. Tahap berikutnya preprocessing untuk seleksi data dan mengubahnya terstruktur. Pada tahap ini dilakukan proses cleaning untuk mengurangi noise dan remove stopword untuk  menghapus kata-kata yang tidak bermakna seperti ‘saya’, ‘dan’, ‘atau’[5]. Proses tokenization digunakan dalam identifikasi kata-kata dan memecah kalimat menjadi istilah berdasarkan spasi dan tanda baca  [20]. Tahap terakhir dalam preprocessing yaitu stemming merubah kata imbuhan menjadi kata dasar [29]. Tahap ketiga dalam opinion mining yaitu ekstrak fitur untuk mempermudah klasifikasi Naïve Bayes. Tahap ini menghasilkan model dan digunakan untuk menunjukkan ketepatan hasil klasifikasi[18].
Gambar 2. Tahapan Penelitian Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes
Data dalam bentuk twit di- crawling dari Twitter dan disimpan dalam bentuk CSV file. Data dibagi menjadi dua  dataset  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Pelabelan  akan  diberikan  untuk  membedakan  twit  positif dan  negatif. Metode Naïve Bayes digunakan pada tahap klasifikasi sentimen dan interpretasi hasil analisis sentimen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kami  menggunakan  kata  kunci  ‘pembelajaran  daring’,  ‘kuliah’,  ‘belajar’,  ‘online’,  ‘daring’,  dan  tagar #BelajarDariRumah yang difilter dengan kata kunci ‘daring’ dan ‘rumah’ pada twit-twit dalam bahasa Indonesia. Proses crawling data dilakukan secara manual menggunakan akses token yang didapatkan dari Twitter API dengan menggunakan  tools  Rapidminer  untuk  mendapatkan  informasi  serta  data  yang  diinginkan.  Crawling  data dilanjutkan  dengan  tools  Twitter  publik  streaming  Drone  Emprit  Academic[30]  karena  keterbatasan crawling secara manual  sehingga  menghasilkan 12,906  twit  yang berkaitan dengan kata kunci  yang dipilih  pada minggu pertama November 2020.
Gambar 3. Proses Crawling Data Menggunakan Rapid Miner
Gambar  3  menunjukkan  proses crawling data  menggunakan  Rapid  Miner.  Beberapa  operator  digunakan seperti search Twitter untuk terhubung ke Twitter dengan memasukkan kode akses token yang disediakan didapat dari  Twitter  API.  Operator remove  duplicates digunakan  untuk  menghilangkan  atau  menghapus  data  duplikat selama proses crawling data. Operator berikutnya adalah select attributes seperti yang ditunjukkan gambar 3 yang

## 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.v5i1.2604
digunakan untuk mengambil atribut yang dibutuhkan seperti username dan teks. Operator terakhir adalah write excel yang  digunakan  untuk  menyimpan  data  ke  dalam  format  Excel.  Hasil  pengambilan  data  menggunakan Rapidminer ditunjukkan pada tabel 1 dimana memiliki atribut username dan teks.
Tabel 1. Data Crawling
Proses  pemberian  label  dilakukan  untuk  menentukan  twit  tersebut  termasuk  ke  dalam  kelas  positif  yang berisi  pujian,  saran,  masukan,  dan  cerminan  emosi  positif  seperti  puas,  senang,  dan  bahagia.  Sedangkan  kelas negatif  berisi  keluhan,  kalimat  sindiran,  kritik,  dan  cerminan  emosi  negatif  seperti  amarah,  kesal,  dan  kecewa. Hasil pemberian label dicontohkan seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Labelling Data
Untuk menghilangkan noise dan memperjelas fitur, proses tokenisasi dan konversi data dilakukan selama preprocessing data.  Tahap  ini  bertujuan  untuk cleansing data  menghapus  atribut-atribut  yang  tidak  diperlukan seperti url, mention, username, RT, hashtag, atau tanda baca dan menentukan kelas.  Proses ini akan mengolah sebuah teks menjadi data yang mudah diterima oleh sistem saat proses utama dilakukan [18]. Tahap preprosessing diperlukan sebelum melakukan implementasi algoritma. Pada tahap ini dilakukan case folding dan remove URL untuk  menyeragamkan  huruf  yang  digunakan  menjadi  huruf  kecil  dan  menghapus  link  URL  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Proses Case Folding
Setelah  proses case  folding dilakukan,  tahap  berikutnya  tokenisasi  untuk  menghilangkan  tanda  baca, symbol,  angka,  atau  karakter  yang  bukan  huruf.    Pada  tahap  ini  juga  dilakukan stopword  removal untuk menghilangkan kata sambung atau kata berimbuahan seperti ‘dan’, ‘yang’, atau ‘ke’ sehingga menyimpan kata- kata penting yang memiliki makna.
Username Twit @schfess Sch! Jujur gaes, kalian lebih pilih sekolah offline apa online? Temen2 ku ko pda pengen online trs ya pdahal q pusing klu daring tuh
@AmbarwatiRexy  Eh meeting online itu ternyata gak se-srek meeting beneran yak? Jadi skarang bisa ngebayangin gimana rasanya belajar online. @Bai_haqiii @ladazaa @BangSaga725 Berkah kuliah online : gak perlu repot" buat nyatet, jadi bisa fokus dengerin materi
👍 https://t.co/RS8HtMCcod
Kendala kuliah online gue tiap bimbingan gue paling sebel kalau pas lagi asistensi terus tiba2 emak gue buka pintu triak nyuruh cuci piring pdhl lagi vidio call sama dospem. #AngkatanDigitalPertama https://t.co/f3wuxtvHec Gegara Kuliah online cintaku hanya sebatas What's app, sulit ingin bertemu :( apa usahaku hari ini untuk mendapatkan hatinya? Uang pas passan seandainya kuliah tidak daring se engganya diriku bisa mengantarkan dia pulang sampai rumah, lekas Sembuh Indonesia ku #indonesiaterserah Label Twit Negatif Sch! Jujur gaes, kalian lebih pilih sekolah offline apa online? Temen2 ku ko pda pengen online trs ya pdahal q pusing klu daring tuh Negatif Eh meeting online itu ternyata gak se-srek meeting beneran yak? Jadi skarang bisa ngebayangin gimana rasanya belajar online. Positif Negatif Negatif Berkah kuliah online : gak perlu repot" buat nyatet, jadi bisa fokus dengerin materi 👍 https://t.co/RS8HtMCcod
Kendala kuliah online gue tiap bimbingan gue paling sebel kalau pas lagi asistensi terus tiba2 emak gue buka pintu triak nyuruh cuci piring pdhl lagi vidio call sama dospem. #AngkatanDigitalPertama https://t.co/f3wuxtvHec Gegara Kuliah online cintaku hanya sebatas What's app, sulit ingin bertemu :( apa usahaku hari ini untuk mendapatkan hatinya? Uang pas passan seandainya kuliah tidak daring se engganya diriku bisa mengantarkan dia pulang sampai rumah, lekas Sembuh Indonesia ku #indonesiaterserah
Sebelum Sesudah
Kendala kuliah online gue tiap bimbingan gue paling sebel kalau pas lagi asistensi terus tiba2 emak gue buka pintu triak nyuruh cuci piring pdhl lagi vidio call sama dospem. #AngkatanDigitalPertama https://t.co/f3wuxtvHec
kendala kuliah online gue tiap bimbingan gue paling sebel kalau pas lagi asistensi terus tiba2 emak gue buka pintu triak nyuruh cuci piring pdhl lagi vidio call sama dospem.
#angkatandigitalpertama

## 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.v5i1.2604
Tabel 3. Proses Tokenisasi dan Stopword Removal
Hasil preprocessing data kemudian dikelompokkan untuk mendapatkan frekuensi kata yang paling banyak muncul. Frekuensi kata ini akan divisualisasikan ke dalam wordcloud positif dan negatif seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 3. Wordcloud positif dan negatif
Model  analisis  sentimen  dibangun  berdasarkan  data  latih  yang  telah  disiapkan  yang  diujicobakan  pada pengujian data untuk mengetahui sentimen terhadap pembelajaran daring. Teks yang dianalisis dalam penelitian ini adalah teks dalam twit berbahasa Indonesia dan menggunakan kosa kata dalam bahasa Indonesia[31].  Hasil data  analisis  yang  diuji  untuk  mendapatkan  sentimen  terhadap  persepsi  pembelajaran  daring  di  Twitter  pada periode minggu pertama bulan November 2020, hanya 30% merupakan sentimen positif. Sentimen negatif lebih mendominasi dengan 69% dan sisanya 1% netral.

## Gambar 4. Hasil Pengukuran Sentimen Dengan Naïve Bayes
Gambar 4 menunjukkan hasil pengukuran sentimen dengan 8,9 ribu lebih twit merupakan twit negatif, lebih dari 3,8 ribu twit memberikan hasil positif, dan sisanya 134 twit dianggap netral pada periode minggu tersebut. Hasil  ini  perlu  diklasifikasikan  kembali  untuk  mendapatkan  akurasi  perhitungan.  Tabel  4  menunjukkan  nilai prediksi  hasil crawling twit  yang  diklasifikasikan  kembali  ke  dalam true positif false positif, true negatif false negatif, dan true netral false netral. True positif menunjukkan data positif yang diklasifikasikan sebagai positif dan false positif diklasifikasikan sebagai netral atau negatif. Hal ini berlaku juga untuk true negatif false negatif, dan true netral false netral[10].
Dari 12,906 twit sebagai data uji, terdapat 8942 twit diindikasikan negatif, 3830 positif, dan sisanya 134 netral. Hasil data prediksi negatif ditemukan yang benar-benar dimasukkan kategori negatif adalah 8754 dengan false negatif atau positif 180 dan 8 netral. Sedangkan data prediksi positif yang benar-benar dalam kategori positif adalah 3721 dengan false positif atau negatif 100 dan 9 netral. Untuk netral terdapat 14 dalam false positif atau negatif dan benar-benar netral 120. Hasil perhitungan akurasinya ditunjuukan pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Nilai Akurasi Sebelum Sesudah Kategori Positif Kategori Negatif Kategori Netral Total Nilai Prediksi Kategori Positif 3721 100 9 3830 Sebelum Sesudah kendala kuliah online gue tiap bimbingan gue paling sebel kalau pas lagi asistensi terus tiba2 emak gue buka pintu triak nyuruh cuci piring pdhl lagi vidio call sama dospem.
#angkatandigitalpertama
‘kuliah’, ‘online’, ‘bimbingan’, ‘asistensi’, ‘emak’, ‘pintu’, ‘cuci’, ‘vidio’, ‘call’

## 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.v5i1.2604
Sebelum Sesudah Kategori Positif Kategori Negatif Kategori Netral Total Kategori Negatif 180 8754 8 8942 Kategori Netral 14 0 120 134 Kategori Total 3915 8854 137 12906
Sehingga tingkat akurasi antara informasi yang diminta dengan jawaban yang diberikan sistem (presisi) didapatkan hasil 97,15% berdasarkan persamaan (3) berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓+𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 x 100%  (3)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 3721 3830 x 100% = 97,15%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menerapkan algoritma Naïve Bayes untuk klasifikasi sentimen. Analisis sentimen dalam study ini menggunakan data Twitter dengan kata kunci ‘pembelajaran daring’, ‘kuliah’, ‘belajar’,  ‘online’,  ‘daring’,  dan tagar  #BelajarDariRumah  yang  difilter  dengan  kata  kunci  ‘online’  dan  ‘rumah’  pada  twit-twit  dalam  bahasa Indonesia pada  minggu pertama  November 2020. Penelitian pada  periode tersebut menunjukkan 30% sentimen positif,  69%  sentimen  negatif,  dan  1%  netral.  Persepsi  negatif  dihasilkan  karena  ketidakpuasaan  masyarakat terhadap  pembelajaran  daring.  Beberapa  twit  menunjukkan  kekecewaan  dengan  kata  ‘stres’  dan  ‘malas’ merupakan  kata yang memiliki frekuensi  tinggi  dalam percakapan pada  periode tersebut.  Berdasarkan hasil ini pembelajaran  daring  belum  maksimal  diterapkan  di  Indonesia  pada  masa  pandemi  yang  terlihat  dari  tingginya kekecewaan  public  pada  awal  November  2020.  Penelitian  lebih  lanjut  diharapkan  menerapkan  algoritma  yang berbeda untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dalam analisis opini.

## REFERENCES
[1] C.  Sohrabi et  al. ,  “World  Health  Organization  declares  global  emergency:  A  review  of  the  2019  novel  coronavirus (COVID-19),” International Journal of Surgery . 2020, doi: 10.1016/j.ijsu.2020.02.034.
[2] S. T. P. COVID-19, “Data Sebaran COVID-19 Indonesia,” covid19.go.id , 2020. https://covid19.go.id/ (accessed Nov. 14, 2020).
[3] D. M. Dave, A. I. Friedson, K. Matsuzawa, J. J. Sabia, and S. Safford, “Black lives matter protests, social distancing, and COVID-19,” NBER Work. Pap. Ser. , 2020.
[4] A.  Amindoni,  “Virus  corona:  Presiden  Jokowi  pilih  ‘pembatasan  sosial  dalam  skala  besar’,  warga  mulai  sortir pendatang,” BBC News Indonesia , 2020. https://www.bbc.com/indonesia/indonesia-52059236 (accessed Oct. 07, 2020).
[5] R. Watrianthos, “Analisis Pembelajaran Daring di Era Pandemic Covid-19,” in Merdeka Kreatif di Era Pandemi Covid- 19: Suatu Pengantar , Medan: Green Press, 2020, p. 55.
[6] R.  H.  Syah,  “Dampak  Covid-19  pada  Pendidikan  di  Indonesia:  Sekolah,  Keterampilan,  dan  Proses  Pembelajaran,” SALAM J. Sos. dan Budaya Syar-i , vol. 7, no. 5, Apr. 2020, doi: 10.15408/sjsbs.v7i5.15314.
[7] Kumparan, “4 Kebijakan Nadiem Makarim soal Proses Belajar dari Rumah Selama Pandemi Corona,” kumparan.com , 2020. https://kumparan.com/kumparanmom/4-kebijakan-nadiem-makarim-soal-proses-belajar-dari-rumah-selama- pandemi-corona-1t5naOVW9MB/full (accessed Oct. 07, 2020).
[8] N.  H.  Zhafira,  Y.  Ertika,  and  Chairiyaton,  “PERSEPSI  MAHASISWA  TERHADAP  PERKULIAHAN  DARING SEBAGAI SARANA PEMBELAJARAN SELAMA MASA KARANTINA COVID-19,” J. Bisnis dan Kaji. Strateg. Manaj. , vol. 4, no. 1, 2020.
[9] S. Juanita, “Analisis Sentimen Persepsi Masyarakat Terhadap Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, no. 3, p. 552, Jul. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2140.
[10]  Y. Pratama, A. Roberto Tampubolon, L. Diantri Sianturi, R. Diana Manalu, and D. Frietz Pangaribuan, “Implementation of Sentiment Analysis on Twitter Using Naïve Bayes Algorithm to Know the People Responses to Debate of DKI Jakarta Governor Election,” in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  Mar.  2019,  vol.  1175,  p.  012102,  doi: 10.1088/1742- 6596/1175/1/012102.
[11]  D.  A.  Ramadhan  and  E.  B.  Setiawan,  “ANALISIS  SENTIMEN  PROGRAM  ACARA  DI  SCTV  PADA  TWITTER MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE  BAYES  DAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE,”  in e-Proceeding  of Engineering , 2019, pp. 9376–9743.
[12]  A. M. Zuhdi, E. Utami, and S. Raharjo, “ANALISIS SENTIMENT TWITTER TERHADAP CAPRES INDONESIA 2019 DENGAN METODE K-NN,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta , vol. 5, no. 2, p. 7, 2019.
[13]  R. Ferryawan, Kusrini, and F. W. Wibowo, “ANALISIS SENTIMEN WISATA JAWA TENGAH MENGGUNAKAN NAΪVE BAYES,” J. Inf. Politek. Indonusa Surakarta , vol. 5, no. 3, pp. 55–60, 2019.
[14]  R.  Tineges,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Indihome  Berdasarkan  Twitter Dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  MEDIA  Inform.  BUDIDARMA ,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[15]  C.  B.  Saputra,  A.  Muzakir,  and  D.  Udariansyah,  “ANALISIS  SENTIMEN  MASYARAKAT  TERHADAP #2019GANTIPRESIDEN BERDASARKAN OPINI DARI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER,” in Bina Darma Conference on Computer Science , 2019, pp. 403--413.

## 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.v5i1.2604
[16]  B. Liu, Sentiment Analysis and Opinon Mining . California, USA: Morgan & Claypool Publishers, 2012.
[17]  S. B. Bhonde and J.R. Prasad, “Sentiment Analysis-Methods, Applications and Challenges,” nternational J. Electron. Commun. Comput. Eng. , vol. 6, no. 6, pp. 634–640, 2015.
[18]  R. Watrianthos, S. Suryadi, D. Irmayani, M. Nasution, and E. F. S. Simanjorang, “Sentiment Analysis Of Traveloka App Using Naïve Bayes Classifier Method,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 8, no. 07, pp. 786–788, 2019.
[19]  R.  Rasenda,  H.  Lubis,  and  R.  Ridwan,  “Implementasi  K-NN  Dalam  Analisa  Sentimen  Riba  Pada  Bunga  Bank Berdasarkan Data Twitter,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2051.
[20]  A.  Sholihin,  Haviluddin,  N.  Puspitasari,  M.  Wati,  and  Islamiyah,  “Analisis  Penyakit  Difteri  Berbasis  Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” SAKTI – Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 7–15, 2019.
[21]  C. Prianto, N. H. Harani, and I. Firmansyah, “Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Presiden Republik Indonesia Pada Pemilu 2019 di Media Sosial Twitter,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1549.
[22]  G. E. I. Kambey, Rizal Sengkey, and Agustinus Jacobus, “Penerapan Clustering pada Aplikasi Pendeteksi Kemiripan Dokumen Teks Bahasa Indonesia,” J. Tek. Inform. , vol. 15, no. 2, pp. 75–82, 2020.
[23]  X. Zhou, X. Tao, and Z. Yang, “Sentiment Analysis on Tweets for Social Events,” in IEEE 17th International Conference on Computer Supported Coorporative Work in Design , 2013, pp. 557–562.
[24]  X. Gao, R. Tan, and G. Li, “Research on Text Mining of Material Science Based on Natural Language Processing,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 768, p. 072094, Mar. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/768/7/072094.
[25]  J. M and V. H, “Opinion Mining For Sentiment Data Classification,” Int. J. Res. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–13, 2014.
[26]  R. P and M. M, “Sentiment Analysis of User Generated Twitter Updates using Various Classification,” 2009.
[27]  N. Rochmawati and S. C. Wibawa, “Opinion Analysis on Rohingya using Twitter Data,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 336, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/336/1/012013.
[28]  Z. Dong, X. Guo, S. Rajana, and B. Chen, “Understanding 21st century bordeaux wines from wine reviews using naïve bayes classifier,” Beverages , 2020, doi: 10.3390/beverages6010005.
[29]  D.  Setian  and  I.  Seprina,  “ANALISIS  SENTIMEN  MASYARAKAT  TERHADAP  DATA  TWEET  LAZADA MENGGUNAKAN TEXT MINING DAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER,” in Bina Darma Conference on Computer Science , 2020, pp. 998–1004.
[30]  I.  Fahmi,  “Drone  Emprit  Academic:  Software  for  social  media  monitoring  and  analytics,” dea ,  2020. academic.droneemprit.id (accessed Oct. 31, 2020).
[31]  D. R. Lazuardi, T. A. Munandar, H. Harsiti, Z. Mutaqin, and R. N. Hays, “Sentiment analysis of public opinions on the welfare of honorary educators using Naive Bayes,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 830, p. 032018, May 2020, doi: 10.1088/1757-899X/830/3/032018.