Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 807-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Analisis Sentiment Masyarakat terhadap Kasus Covid-19 pada Media Sosial Youtube dengan Metode Naive bayes
Muhammad Iqbal Ahmadi 1 , Dudih Gustian 2 , Falentino Sembiring 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra Sukabumi Jl. Raya Cibolang No. 21 Sukabumi,West Java, Indonesia 43152 Muhammad.iqbal_si17@nusaputra.ac.id, Dudih@nusaputra.ac.id
Falentino.sembiring@nusaputra.ac.id

## Abstract
The development  of  Covid-19  cases  in  Indonesia  continues  to  increase.  with  the  continued increase in these cases causing panic among the public regarding the presence or absence of this corona virus, in the midst of this condition an effective and efficient communication pattern is  needed  in  providing  education  and  information  about  this  corona  virus,  for  example  with social  media  Youtube.  Many  people's  responses  to  this  news  are  expressed  in  the  comments column.  Therefore,  a  sentiment  analysis  model  is  needed  to  classify  public  comments  into Positive,  Negative  and  neutral.  In  this  study,  the  Naive  bayes  method  is  used  to  build  a sentiment analysis model for public responses about the news on the development of the Covid- 19  case  on  the  Youtube  page,  precisely  on  the  KompasTV  Chanel.  Accuracy  is  74%  with  the number of comments Positive 361, Negative 800 and neutral 490.
Keywords : Covid-19, sentiment analisis, Naive bayes, Youtube
Abstrak
Perkembangan  kasus  Covid-19  di  indonesia  terus mengalami  kenaikan.  dengan  terus adanya kenaikan kasus ini menyebabkan kepanikan di tengan  masyarakat dengan ada dan tidaknya virus  corona  ini,  di  tengah  kondisi  ini  di  perlukan  pola  komunikasi  yang  efektif  dan  efisien dalam  memberikan  edukasi  dan informasi  tentang virus corona  ini contohnya  dengan  media sosial Youtube. Banyak tangapan masyarakat tentang pemberitaan ini yang di ungkapkan di kolom  komentar.oleh  karena  itu  di  butuhkan  suatu  model  sentiment  analisis  untuk megklasifikasikan komentar masyarakat menjadi Positif, Negatif dan netral. Dalam penelitian ini  menggunkan  metode  Naive  bayes  dalam  membangun  sodel  sentiment  analisis tanggapan masyarakat tentang pemberitaan perkembangan kasus Covid-19 di laman Youtube tepatnya di Chanel  KompasTV.  Di  dapatkan  tingkat  akurasi  74%  dengan  jumlah  komentar  Positif  361  , Negatif 800 dan netral 490.
Kata kunci : Covid-19, sentiment analisis, Naive bayes, Youtube

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  kasus  COVID-19  di  indonesia  dirasakan  mengalami kenaikan  yang  terus  menerus  meningkat.  berdasarkan  laman  COVID-19 nasional  rata-rata  kenaikan  kasus  aktif  dari  bulan  april  sampai  Desamber tahun  2020  sebesar  8.894  kasus.  peningkatan  ini  dipicu  oleh  berbagai  hal contohnya tingkat kepercayaan masyarakat terhadap adanya penyakit/virus COVID-19.
Tabel 1. Jumlah kasus aktif Covid-19 2020-2021 Bulan Jumlah kasus Aktif Maret 1.311
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 807-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Bulan Jumlah kasus Aktif April 7.804 Mei 17.552 Juni 28.703 Juli 37.338 Agustus 41.329 September 61.321 Oktober 58.418 November 71.420 Desember 109.963
Januari 110.679 0 50.000 100.000 150.000

## Jumlah kasus Aktif

## Gambar 1. Grafik bulanan kasus aktif Covid 19 2020-2021
Menurut laman DETIKHEALTH indonesia pertanggal 1 desember 2020 berada  di  peringkat  5  terbesar  di  asia  dengan  jumlah  total  kasus  positif COVID-19  543.975  ,  meninggal  17.081,  sembuh  454.879.  diatas  Banglades dengan jumlah kasus positif 467.225, meninggal 6.675, sembuh 383.224. dan di  bawah  Iraq  dengan  jumlah  kasus  554.767,  meninggal  12.306,  sembuh 484.570 [1].
Di  tengah  kondisi  ini  di  perlukan  pola  komunikasi  yang  efektif  dan efisien  untuk  memberitakan  edukasi  dan  informasi  kepada  publik  tentang Covid-19.  Di  era  digital  ini  banyak  media  sosial  seperti  Facebook,  Twitter, instagram, whatsapp, dan youtube. Li HO-Y, Bailey A, Huynh D, et al. YouTube as  a  Source  of  Information  On  Covid-19: A  Pandemic  of  Misinformation melalui jurnal BMJ Global Health 2020 menyatakan: Video berbahasa Inggris yang paling banyak dilihat  terkait Covid-19 di YouTube, 27,5% atau sekitar 62 juta tayangan di seluruh dunia berisi informasi non faktual. Video-video tersebut  berasal  dari  berita  hiburan,  berita  internet,  dan  sumber konsumen[2].  Dalam  penelitian  tersebut  hanya  menggambarkan  video berbahasa  inggris  saja,  bisa  di  bayangkan  berapa  banyak  jumlah  video dengan berbagai bahasa dari seluruh  dunia dan sangat banyak penonton di setiap  harinya.  oleh  karena  itu  youtube  di  rasa  menjadi  sarana  informasi yang sangat  efektif dan  efisien untuk  komunikasi massa di tengah  pandemi covid-19 ini.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 807-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Banyak  media  sosial  youtube  yang  memberitakan  tentang perkembangan  kasus  covid-19  di  indonesia  contohnya  cnn  indonesia, kompastv,  cnbc  indonesia  dan  detik.com.  namun  sejauh  ini  kompastv mendapatkan jumlah penonton yang cukup tinggi, karena update berita yang hampir setiap hari dan data yang di ambil langsung dari laman satgas covid- 19.  Dengan  terus  adanya  peningkatan  jumlah  aktif  atau  positif  Covid-19  ini bisa  di  simpulkan  bahwa  masih  banyaknya  masyarakat  yang  tidak  percaya dengan adanya virus Covid-19 di indonesia dan apa yang terus di beritakan di  seluruh  media  sosial.  Banyak  sekali  respon  masyarakat  terhadap pemberitaan Covid-19 ini banyak yang mempercayai  pemberitaan tersebut, selain  itu  banyak  juga  masyarakat  yang  tidak  percaya  dan  memberikan respon di kolom komentar di laman pemberitaan ini.
Dalam penelitian sebelumnya banyak algoritma yang di gunakan untuk sentiment  analisis  ini  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  mendapatka  nilai  akurasi sebesar  58,10%  dan  algoritma Naive  bayes memiliki  tingkat  akurasi  yang lebih  tinggi  sebesar  63,21%  [3].  Adapun  penelitian  lain  menyatakan  bahwa tingkat  akurasi  dari  penggunaan  algoritma  seperti  Support  Vector  Machine yang  memiliki  nilai  akurasi  80,3%  dan Naive  bayes 80,81%  [4].  Dalam penelitian lainnya algoritma Naive bayes juga  menghasilkan tingkat akurasi yang  cukup  memuaskan  dengan  nilai  akurasi  sebesar  97,13%,  dengan  nilai precision  1  sementara  pada  class  Recall  dihasilkan  nilai  95,49%  dan  nilai AUC 0,980 [5]. yang menggambarkan bahwa algoritma Naive bayes memiliki tingkat keberhasilan yang cukup menjanjikan.
Dalam  penelitian  Luthfika,  dias  Ramadhani  dan  annisa  ferani  yang berjudul  Analisis  Sentiment  Masyarakat  Terhadap  COVID-19  pada  Media Sosial  Twitter  menggunakan  dua  jenis  algoritma  yang  digunakan  dalam proses  analisis  sentiment  yaitu  K-Nearest  Neighbor  yang  menghasilkan tingkat  akurasi  82%  dan Naive  bayes dengan  tingkat  akurasi  85%  yang menyimpulkan  bahwa  algoritma Naive  bayes memberikan  hasil  yang  baik dalam prosesnya [6].
Pramana  Yoga  Saputra,  Diah  Hanifudin  Subhi  dan  Fahmi  Zain  Afif Winatama  dalam  penelitiannya  berjudul  Implementasi  Sentiment  Analisis Komentar  Chanel  Video  Pelayanan  Pemeliharaan  di  Youtube  Menggunakan Algoritma Naive bayes . Menjelaskan bahwa banyaknya opini yang di tuliskan di kolom komentar chanel video pelayanan pemerintah dapat dijadikan tolak ukur  dalam  menilai  tingkat  kepuasan  masyarakat  terhadap  kinerja  instansi dalam  melaksanakan  tugasnya.  Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini kumpulan opini ini akan di bedakan menjadi 3 kategori yaitu positif, negatif dan  netral,  dan  hasil  dari  pengujian  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan metode Naive bayes menghasilkan  69,23% untuk KemenPUPR  dan 64,10% untuk Kemenkeu[7].
Penelitian ini memberikan solusi untuk mengetahui tingkat persentase komentar  dan  respon  masyarakat  terhadap  beberapa  video  yang  memuat berita tentang perkembangan kasus COVID-19 di indonesia yang di terbitkan oleh  chanel  Kompastv,  dan  dapat  meningkatkan  tingkat  kepercayaan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 807-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
masyarakat terhadap adanya Virus COVID-19. Manfaat lain dari penelitian ini adalah  mengukur  kesuksesan  pemerintah  dalam  menangani  masalah  Virus Covid-19. Dan mempresentasikan tingkat kepercayaan masyarakat terhadap berita yang di muat oleh channel Kompastv berdasarkan respon masyarakat di kolom komentar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun tahap tahap pada penelitian ini  antara lain :

## Gambar 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Pengumpulan data
Dalam penelitian ini data di peroleh dari kolom komentar pemberitaan youtube di chanel kompasTV. Pengambilan data menggunakan tools yang di sediakan aplikasi Google Crome yang bernama Data miner.

## 2.2. Text Preprocessing
Tahap ini bisa juga di sebut tahap pembangunan data. Di tahap ini data akan memasuki beberapa proses diantaranya:
a) Tokennize yaitu tahap pemotongan string atau kalimat menjadi satuan kata.
b) Cleaning proses  pembersihan  karakter  selain  huruf,  menghapus username  atau  mentions  (@),  hastag  (#),  dan  menghapus  ling  atau URL dari setiap komentar.
c) Stemming merupakan  proses  mengubah  kata  berimbuhan  menjadi kata dasar .
d) Transform Cases adalah tahap mengubah semua huruf kapital mejadi huruf kecil.

## 2.3. Labeling Data
Selanjutnya akan masuk ke tahap labeling yaitu tahap pengelompokan data  menjadi  3  bagian  yaitu  Positif,  Negatif,  dan  Netral  berdasarkan  nilai sekor  sentiment.  Sekor  sentiment  dihasilkan  berdasarkan  kamus  sentiment positif dan negatif yang sudah banyak di gunakan[8].
Pengumpulan Data
- Screping data - Labeling data Text Preprocessing - Tokennize - Cleaning - Stemming - Transform Cases Pembobotan Term
- TF-IDF Klasifikasi - Naive Bayes Validasi - K-Fold Cross Validation
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 807-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.4. Naive bayes
Naive  bayes merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang menggunakan  perhitungan  probabilitas,  dalam  metode  ini  menggunakan statistik  berdasarka  teorema  bayes  yang  mengasumsikan  keberadan  dan ketiadaan  dari  suatu  kelas  dengan  fitur  lainnya[9].berikut  adalah  bentuk umum dari terema bayes [9]:
(1) P(H|X)  = Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probability)
P(H)
= Probabilitas hipotesis H (prior probability)
P(X|H)  = Probabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H P(X)  = Probabilitas dari X

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengumpulan data
Data  yang  di  ambil  adalah  sekumpulan  data  komentar  dari  beberapa video youtube pemberitaan perkembangan kasus Covid-19 di indonesia yang di publikasi di bulan januari yang di muat di chanel Kompastv berjumlah 28 buah file microsoft axcel, 1.651 komentar  mentah.

## 3.2. Text Preprocessing
Pada  tahap  ini  menggunakan  aplikasi  pendukung  berupa  Rstudio  untuk mengolah data mentah. Adapun tahapan dari preprocessing diantaranya:
3.2.1. Tokennize adalah tahapan pemotongan string input berdasarkan kata, atau  bisa  disebut  juga  pemecahan  kalimat  menjadi  potongan  kata. Dalam  tahap  ini  juga  melkukan    pembersihan  karakter  karakter tertentu seperti tanda baca.
3.2.2. Cleaning  proses pembersihan  karakter  selain  huruf,  menghapus username  atau  mentions  (@),  hastag  (#),  dan  menghapus  ling  atau URL dari setiap komentar.
Tabel 2. Cleaning data
Hasil Tokenize Hasil Cleaning Tidak percaya LAGI. Tidak akan aku Mempercayai. CORONA. � � � � � Tidak Percaya Tidak Mempercayai CORONA
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 807-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
3.2.3. Stemming merupakan  proses  mengubah  kata  berimbuhan  menjadi kata dasar .
Tabel 3. Steaming Data Hasil Cleaning Hasil Stemming Tidak Percaya Tidak Mempercayai CORONA Tidak percaya Tidak Percaya CORONA
3.2.4. Transform Cases adalah tahap mengubah semua huruf kapital mejadi huruf kecil
Tabel 4. Transform Cases Hasil Stemming Hasil Transform case Tidak percaya Tidak Percaya CORONA Tidak percaya tidak percaya corona

## 3.3. Labeling Data
Data  yang  sudah  siap  selanjutnya  akan  masuk  ke  tahap  labeling  yaitu tahap pengelompokan data menjadi 3 bagian yaitu Positif, Negatif, dan Netral berdasarkan nilai sekor sentiment. Sekor sentiment dihasilkan berdasarkan kamus sentiment positif dan negatif yang sudah banyak di gunakan[8].
Tabel 5. hasil labeling data Negatif Positif Netral 800 361
490
Gambar 3. Hasil Labeling Data

## 3.4. Validasi K-Fold Cross Validation
Pada  tahap  Validasi  ini  bertujuan  untuk  mengukur  dan  mengevaluasi kinerja  sebuah  algoritma.  Di  tahap  ini  juga  data  akan  di  bagi  menjadi  dua
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 807-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
subset  yaitu  data Training dan  data Testing ,  namun  pada  tahap  ini  hanya melibatkan  dua  data  set  saja  yaitu  data  yang  berlabel  Positif  dan  Negatif sedangkan data yang berlabel Netral tidak diikutsertakan karena akan lebih fokus ke komentar positif dan negatif saja . Pembagian data ini menggunakan perbandingan 1 : 3 .pada data Training diberikan 75% dari keseluruhan data yaitu  berjumlah  871  data.  Seangakan  untuk  data Testing diberikan persentase  data  25%  data  dari  keseluruhan  data  sebanyak  290  dari keseluruhan data.
Gambar 4. pembagian data Testing dan data Training
Pada  tahap  ini  juga  data    akan  di  bagi  menjadi  10  Fold  yang  di  mana  data akan dilakukan randomasi data agar tidak menjadi pengelompokan data.

## 3.5. Akurasi
Setelah melaluai seluruh tahapan yang ada dari pengambilan data, text Preprocessing,  labeling  data,  dan  yang  terakhit  tahap  validasi,  didapatkan nilai akurasi dari algoritma yang di gunakan yaitu Naive bayes menghasilkan tingkat akurasi yang cukup baik yaitu sebesar 74%.
Gambar 5. hasil tingkat akurasi metode Naive bayes
4.  SIMPULAN
Dari seluruh tahap penelitian yang sudah di lakukan dapat di simpulkan bahwa  tangapan  masyarakat  lebih  condong  ke  sisi  negatif.  dengan  jumlah komentar negatif sebanyak 800 komentar dan jumlah komentar positif yang di  berikan  masyarakat  sebanyak  361  komentar.  Kesimpulan  lain  dari
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 807-814 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
penelitian ini juga bahwa kinerja dari metode algoritma Naive bayes berjalan dengan cukup memuaska dengan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 74%. DAFTAR PUSTAKA
[1] satgas  Covid-19,� “Analisis  Data  Covid-19  Indonesia  Update  Per  03 Januari  2021.”� https://covid19.go.id/storage/app/media/Analisis� Data  COVID-19  Indonesia/2021/Januari/Analisis  Data  COVID-19 Mingguan Satuan Tugas PC19 per 03 Januari 2021
vFinal_compressed.pdf (accessed Jun. 08, 2021).
[2] H.� O.� Y.� Li,� A.� Bailey,� D.� Huynh,� and� J.� Chan,� “YouTube� as� a� source� of� information on COVID-19:�A�pandemic�of�misinformation?,”� BMJ Glob. Heal. , vol. 5, no. 5, May 2020, doi: 10.1136/bmjgh-2020-002604.
[3] M.� Syarifuddin,� “Analisis� Sentimen� Opini� Publik� Mengenai� Covid-19 Pada�Twitter�Menggunakan�Metode�Naïve�Bayes�Dan�Knn,”� Inti Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[4] Sharazita�Dyah�Anggita�and�Ikmah,�“Algorithm�Comparation of Naive bayes and  Support  Vector  Machine  based  on  Particle  Swarm Optimization�in�Sentiment�Analysis�of�Freight�Forwarding�Services,”� J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 362–369, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i2.1840.
[5] D.� G.� Rita� apriani,� “Analisis  Sentimen  Dengan  Naïve  Bayes  Terhadap Komentar Aplikasi Tokopedia,”�vol.�6,�no.�1,�2019.
[6] A.� L.� Fairuz,� R.� D.� Ramadhani,� and� N.� A.� Tanjung,� “Analisis� Sentimen� Masyarakat Terhadap COVID-19�Pada� Media�Sosial,”� J. DINDA ,  vol. 1, no.  1,  pp.  10–12,  2021,  [Online].  Available:  http://journal.ittelkom- pwt.ac.id/index.php/dinda/article/view/180.
[7] P.� Y.� Saputra,� D.� H.� Subhi,� and� F.� Z.� A.� Winatama,� “Implementasi� Sentimen Analisis Komentar Channel Video Pelayanan Pemerintah Di Youtube� Menggunakan� Algoritma� Naïve� Bayes,”� J.  Inform.  Polinema , vol. 5, no. 4, pp. 209–213, 2019, doi: 10.33795/jip.v5i4.259.
[8] W.� Anggraini,� M.� Utami,� J.� Berlianty,� and� E.� Sellya,� “Klasifikasi� Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Kebijakan  Kartu  Prakerja  di Indonesia,”� Fakt.  Exacta ,  vol.  13,  no.  4,  pp.  255–261,  2021,  doi: 10.30998/faktorexacta.v13i4.7964.
[9] M.� Christianto,� J.� Andjarwirawan,� and� A.� Tjondrowiguno,� “Aplikasi� analisa  sentimen  pada  komentar  berbahasa  Indonesia  dalam  objek video  di  website  YouTube  menggunakan  metode  Naïve  Bayes classifier,”� J. Infra , vol. 8.1, pp. 255–259, 2020.