Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.311 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 869-875 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## NAÏVE BAYES ALGORITHM CLASSIFICATION IN SENTIMENT ANALYSIS COVID- 19 WIKIPEDIA
Jessica Margaret Br Sembiring *1 , Hendry 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 672018238@student.uksw.edu , 2 hendry@uksw.edu
(Naskah masuk: 29 April 2022, Revisi : 15 Mei 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
In recent years during the pandemic Wikipedia created more than 5,200 new pages regarding COVID-19 cases, with an accumulation of more than 400 million pages by mid-June 2020. Wikipedia is one of the most popular websites  of  our  time.  In  this  case  Wikipedia  always  integrates  new  and  fast  research.  To  get  an  opinion  from wikipedia text, sentiment analysis is needed. The analysis was conducted using a classification containing public sentiment regarding the issue of COVID-19 in Indonesia. The classification method used in this study is naive bayes  classifier  (NBC).  Naïve  Bayes  Classifier  is  a  popular  method  of  solving  classification  problems.  This classification method is often used in sentiment analysis in both precision and data computing. This wikipedia classification  is  obtained  from  each  label,  namely  positive,  negative  and  neutral  classes.  The  results  of  tests conducted in the classification of naive bayes get a high accuracy of 81%.
Keywords : Classification, COVID-19, Naïve Bayes Classifier, Sentimen Analysis, Text Mining, Wikipedia.

## KLASIFIKASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN DATA COVID-19 WIKIPEDIA

## Abstrak
Beberapa  tahun  terakhir  di  masa  pandemi  Wikipedia  membuat  lebih  dari  5.200  halaman  baru  mengenai  kasus COVID-19, dengan akumulasi lebih dari 400 juta halaman pada pertengahan juni 2020. Keberadaan Wikipedia merupakan  salah  satu  website  yang  paling  populer  di  masa  sekarang.  Dalam  hal  ini  Wikipedia  selalu mengintegrasikan  penelitian  baru  dan  cepat.  Untuk  mendapatkan  suatu  opini  dari  teks  wikipedia,  dibutuhkan analisis sentimen. Analisis yang dilakukan menggunakan klasifikasi yang berisi sentimen masyarakat mengenai issu COVID-19 di Indonesia. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Naive Bayes Classifier (NBC).  Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  suatu  metode  yang  populer  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah klasifikasi. Metode klasifikasi ini sering digunakan pada analisis sentimen baik dalam hal presisi dan komputasi data. Klasifikasi wikipedia ini diperoleh dari tiap label yaitu kelas positif, negatif dan netral. Hasil pengujian yang dilakukan dalam klasifikasi naive bayes ini  mendapatkan akurasi yang tinggi sebesar 81%.
Kata kunci : Analisis Sentimen, COVID-19, Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes Classifier, Wikipedia.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  teknologi  di  Indonesia  semakin berkembang  secara  pesat,  dalam  hal  mencari  suatu informasi  tidaklah  sulit  untuk  dilakukan.  Kita  dapat mencari informasi menggunakan gadget, IOS, laptop dan  sebagainya.  Sebuah  informasi  yang  kita  punya dapat  dicari  di  website  yang  diakses  melalui  web browser(Chrome,  Firefox  dan  lainnya)  dengan memasukkan alamat url website maupun mencarinya di mesin pencarian(Google, Bing dan lainnya).   Wikipedia  merupakan  salah  satu  website yang paling populer di masa sekarang, dengan jutaan user  yang  mempercayakan  website  tersebut  untuk memenuhi  berbagai  kebutuhan  informasi  yang
diinginkan setiap hari[3].  Beberapa tahun terakhir di masa  pandemi  Wikipedia membuat  lebih  dari  5.200 halaman baru mengenai kasus COVID-19, akumulasi lebih  dari  400  juta  halaman  pada  pertengahan  juni 2020.  Segala  sesuatu  yang  ada  di  Wikipedia didasarkan pada sumber yang dapat dipercaya, seperti literatur ilmiah. Wikipedia dapat diakses oleh semua orang karena bersifat publik juga menggunakan hasil ilmiah  yang  representative  di  masa  sekarang  ini. Dalam  hal  ini  dapat  dilihat  bahwa  editor  Wikipedia selalu  mengintegrasikan  penelitian  baru  dengan tanggap  dan  cepat  yang  mengutip  hampir  2%  dari literatur COVID-19 [1].

## 870
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 869-875
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman  yang  paling  cepat  berkembang  di dunia.  Pada  proses  ini  membutuhkan  library  NLTK untuk  menentukan  klasifikasi  sentiment  melalui Jupyter Notebook.
Analisis  Sentimen  merupakan  suatu  proses untuk memahami serta
mengelompokkan emosi(positif,  negatif,  netral)  berdasarkan  tulisan dengan menggunakan teknik analisis teks[2].
Data  yang  diambil  melalui  Wikipedia  tentang COVID-19  dan  dalam  kasus  ini  berfokus  pada  web crawling untuk mengetahui isi teks wikipedia. Untuk memodelkan  kutipan  dari  Wikipedia  menggunakan metode  statistik  untuk  melihat  polaritas  kalimat berdasarkan pengelompokkan emosi. Algoritma yang digunakan  dalam  kasus  ini  Naïve  Bayes  Classifier akurasi  secara  keseluruhan  dari  data  yang  didapat, presisi serta nilai-nilai yang terdapat didalamnya.
Adapun yang menjadi masalah yaitu menghitung  tingkat  akurasi  dari  opini  mengenai COVID-19   yang  diambil  dari  sumber  wikipedia. Sehingga,  dengan  menggunakan  algoritma  naïve bayes analisis permasalahan ini dapat teratasi.
Adapun tujuan yang dilakukan untuk menerapkan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  dalam menganalisis  isi  teks  wikipedia  terkait  COVID-19 apakah teks tersebut termasuk ke dalam teks dengan label  positif,negatif,  netral  dan  mengetahui  tingkat akurasi dalam melakukan analisis sentimen pada situs wikipedia terkait COVID-19.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  berdasarkan  data  yang diambil  melalui  wikipedia  menggunakan  jupyter notebook.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Pada  Gambar  1  merupakan  proses  dalam tahapan  penelitian.  Untuk  memudahkan  penelitian yang dilakukan.

## 2.1. Identifikasi masalah
Penelitian  yang  dilakukan  harus  berdasarkan permasalahan  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya yaitu:
1. Menerapkan  metode  Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  dalam  menganalisis  isi  teks  wikipedia terkait Covid-19 apakah teks tersebut termasuk
ke  dalam  teks  dengan  label  positif,negatif  dan netral.
2. Untuk mengetahui tingkat akurasi
menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  dalam  melakukan  analisis  sentiment situs Wikipedia terkait Covid-19.

## 2.2. Pengambilan data
Setelah melakukan identifikasi masalah, proses selanjutnya  adalah  pengambilan  data  dengan menggunakan jupyter.
Gambar 2. Penarikan data
Pada  gambar  2  merupakan  library  yang digunakan  untuk  pengambilan  data  yaitu  import Wikipedia  dan  melakukan  pencarian  keyword berdasarkan key “covid-19 pandemic in Indonesia”.

## 2.3. Text mining
Text mining merupakan pemrosesan teks dalam skala  yang  besar  untuk  melakukan  klasifikasi dokumen, clustering, information extraction, analisis sentimen dan information retrieval yang menghasilkan  informasi  atau  insights[2].  Untuk menghasilkan  suatu  informasi  dari  text  mining membutuhkan  beberapa  metode,  termasuk  NLP. Natural  Language  Processing  merupakan  dasar  dari text  mining.  Proses  analisis  sentimen  dapat  dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Proses dalam Sentiment Analysis

## 2.4. Translate data
Setelah melakukan penarikan data, untuk proses selanjutnya  yaitu  melakukan  translate  data  dengan menggunakan library TextBlob pada gambar 4.

## Gambar 4. Library translate data

## 2.5. Naïve bayes classifier
Naïve  bayes  classifier  merupakan  suatu algoritma  yang  populer  untuk  menyelesaikan  suatu masalah dalam pengklasifikasian.
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑝( 𝑏 | 𝑎 )𝑝(𝑏) 𝑝(𝑎) (1)
Keterangan :
A : Hipotesa data dari B yang merupakan suatu kelas spesifik.
B : Data kelas yang belum diketahui. P(A|B)  :  Probabilitas  dari  suatu  hipotesis  A berdasarkan kondisi B(posterior probability).
P(A) : Probabilitas
hipotesis A(prior probabilitas). P(B) dan P(B|A)   :  Probabilitas  dari  kelas  sebelumnya berdasarkan kondisi hipotesis[2].
Persamaan  (1)  merupakan  bentuk  umum  dari teori naïve bayes.

## 2.6. Wikipedia
Wikipedia  adalah  salah  satu  situs  web  paling populer di dunia dan salah satu ensiklopedia terbesar yang memiliki berbagai macam informasi dari segala sumber[3].

## 2.7. COVID-19
COVID-19  merupakan  virus  yang  dapat menginfeksi  saluran  pernapasan,  mulai  dari  pilek hingga  penyakit  serius  seperti  sindrom  pernapasan akut yang parah (SARSCoV)[4].

## 2.8. Sentimen analisis
Sentiment analisis merupakan proses mengekstrak dan mengolah suatu data yang tekstual untuk mendapatkan
sentiment
dari emosi,pendapat,penilaian  dalam  suatu  kalimat  yang mengandung  beberapa  kelas  seperti  sentimen positif,negatif dan netral. Sentimen analisis berfokus pada opini yang mengandung kalimat positif, negatif dan  netral[5].  Dalam  hal  ini  karakteristik  sentimen dalam  unit  teks  menggunakan  metode  Natural Language Processing[6].

## 2.9. Klasifikasi
Klasifikasi  teks  dirancang  untuk  membantu mengatur sejumlah besar informasi banyak sehingga pengguna dapat mengerti[7].

## 2.10. Preprocessing data
Sebelum  dataset  diisi  ke  dalam  model,  data diproses terlebih
dahulu[8].Dalam tahap preprocessing  terdiri  dari  proses  cleaning,  case folding, stopwords, tokenizing  dan stemming.

## 2.10.1. Cleaning Data
Tahap  pertama  hal  yang  dilakukan  yaitu membersihkan  data  awal  dengan  mengurangi karakter dan data yang tidak relevan[9].

## 2.10.2. Case Folding
Setelah  melakukan  tahap  pembersihan  dalam suatu  data,  dilakukan  case  folding  untuk  mengubah suatu kalimat menjadi huruf kecil pada dokumen[10].

## 2.10.3. Tokenizing
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pemisahan suatu  kalimat  menjadi  deretan  kata  ,paragraph  atau halaman menjadi potongan kata tunggal.

## 2.10.4. Stopwords removal
Pada tahap ini dilakukan proses filtering untuk memisahkan kata – kata yang bermakna atau penting dan  menghilangkan  kata  imbuhan  serta  kata sambung.

## 2.10.5. Stemming
Mengubah kata imbuhan menjadi kata dasar.

## 2.11. Pemberian label
Setelah melakukan proses preprocessing, proses yang dilakukan selanjutnya pemberian label.

## Gambar 4. Pemberian Polarity
Pada  gambar  4  merupakan  code  untuk  tiap polarity  setiap  kalimat  yaitu  negatif,  netral  dan positif.

## 2.12. Evaluasi data
Evaluasi  model  dilakukan  dengan  melihat tingkat akurasi metode melalui confusion matrix dan tabel  akurasi  dan  presisi  untuk  masing-masing model[11].

## Gambar 5. Confusion matrix
Hasil actual yang didapat pada gambar 5 terdiri dari  tiga  kelas  yaitu  A,  B  dan  C.  Sedangkan  hasil prediksi merupakan hasil yang diperoleh dari model klasifikasi    terdiri  dari  tiga  kelas  yaitu  A,B  dan  C. Studi  kasus  tersebut  dikelompokkan  menjadi sembilan score : TA, FA1, FA2, FB1, TB, FB2, FC1, FC2, dan TC.
Akurasi  yang  didapat  untuk  mengklasifikasi data tersebut dilihat dalam persamaan (2).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
𝑇 𝑇+𝐹𝐴1+𝐹𝐴2+𝐹𝐵1+𝐹𝐵2+𝐹𝐶1+𝐹𝐶2 𝑥100% (2)
Nilai akurasi merupakan total dari data uji yang benar dengan keseluruhan total data uji[12].
Untuk  mengevaluasi  suatu  model  dibutuhkan perhitungan  precision,  recall,  dan  spesifitas  dalam setiap kelas yang ada pada persamaan (3),(4) dan (5).
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑋 100%
(3) Recall = TP TP+FN X 100% (4) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 𝑋 100%
(5)
Precision merupakan hasil yang didapat berupa perbandingan  total  jumlah  data  yang  diprediksi bersifat  positif  benar  dibandingkan  dengan  data keseluruhan yang diprediksi positif. Recall merupakan hasil yang didapat dari perbandingan total prediksi positif benar dibandingkan dengan keseluruhan total jumlah kelas yang positif. Spesifitas merupakan  hasil  yang  diperoleh  dari  perbandingan data  total  prediksi  negatif  yang  benar  dibandingkan dengan keseluruhan total jumlah kelas negatif[13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  ada  didapat  dari  analisis  sentimen pada wikipedia.

## 3.1. Dataset
Data  yang  didapat  berjumlah  259  sentences yang  diambil  dari  website  wikipedia  mengenai COVID-19  pandemic  in  indonesia.  Data  training dibagi  menjadi  tiga  kelas  seperti  sentimen  positif, negatif dan netral untuk mendapatkan 207 sentences. Sentence diambil berupa teks dalam english language yang  berdasarkan  keyword  pada  masing  –  masing kalimat.

## 3.2. Pengumpulan Data
Setelah pengumpulan data literatur data tersebut diberi  label  pada  tiap  sentences.  Setiap  sentences akan dibagi menjadi tiga label berupa positif, negatif dan  netral.  Dalam  pengumpulan  data  membutuhkan waktu  yang  cukup  banyak  untuk  proses  crawling data.  Pengumpulan  data  dimulai  dari  bulan  januari sampai februari. Pada setiap sentences terdapat data training dan data testing. Keyword dapat dilihat pada gambar  6    dalam  bentuk  .txt  dan  gambar  7  dalam bentuk .csv.
Gambar 6. Data dalam bentuk .txt

## Gambar 7. Data dalam bentuk .csv

## 3.3. Tahap preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  ini  melakukan penghapusan  karakter  angka  dengan  menggunakan jupyter,  Tahapan  dar  prosesi  preprocessing  yaitu, cleaning,  case  folding,    tokenizing  dan  stopword removal. Hasil dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8.  Hasil preprocessing

## 3.4. Visualisasi data
Dalam  visualisasi  ini  merupakan  banyaknya permunculan  kata  pada  data  yang  tersimpan sebelumnya.  Visualisasi  dapat  dihasilkan  menjadi wordcloud,  grafik  batang  dan  sebagainya.  Berikut pada  gambar  9  merupakan  hasil  wordcloud  dari keseluruhan data yang ada dan gambar 10 visualisasi data dalam bentuk grafik batang.
Gambar  9.  Wordcloud preprocessing
Gambar 10.  Grafik batang

## 3.5. Probabilitas kata dan tf-idf
Berdasarkan  data  yang  berasal  dari  salah  satu situs  open  source  yaitu  wikipedia  diketahui  jumlah data  training  sebanyak  233  data  dan  26  data  testing dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11.  TFIDF features
Gambar 12.  Probabilitas kata
Pada  gambar  12  adalah  probabilitas  kata  yang didapat  melalui  label  sentimen  positif,  negatif  dan netral.
Tabel 1. Total kalimat berdasarkan sentimen
Total : 259 Positif Negatif Netral 86 55 118 Tabel 2. Bagan pengujian data Data latih Data Uji 90% 10% 80% 20% 70% 30% 60% 40% Tabel 3. Akurasi pengujian data Pembagian Data Akurasi 90% : 10% 81% 80% : 20% 67% 70% : 30% 67% 60% : 40% 60%
Dapat  dilihat  pengujian  ini  memiliki  jumlah kalimat  yang  berdasarkan  sentimen  positif,  negatif dan  netral  dapat  dilihat  pada  tabel  1.  Pengujian dilakukan menggunakan 4 tahap data uji yang dapat dilihat pada tabel 2 dan hasil akurasi pengujian tiap data dilihat pada tabel 3.
Perbandingan  pengujian  yang  dilakukan  dapat dilihat  pada  gambar  13,  gambar  14,  gambar  15  dan gambar 16.
Gambar 13.  Hasil pengujian 90:10
Gambar 14.  Hasil pengujian 80:20
Gambar 15.  Hasil pengujian 70:30
Gambar 16.  Hasil pengujian 60:40
Berdasarkan hasil pengujian akurasi untuk data tes  yang  tertinggi  pada  pengujian  persentase 90%:10% dengan akurasi sebanyak 81%, diikuti pada persentase 80%:20% dengan akurasi sebanyak 67%, persentase  70%:30%  dengan  akurasi  sebanyak  67% dan akurasi terendah pada saat pengujian persentase 60%:40%  dengan  akurasi  yaitu  sebanyak  60% dengan  rata-rata  akurasi  dalam  pengujian  keempat tahap adalah 68,75%.
Precision  tertinggi  dalam  pengujian  pada persentase 90:10 yaitu 84%, diikuti pengujian 80:20 sebanyak  72%,  pengujian  70:30  sebanyak  70%  dan

## 874
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 869-875
precision  paling  rendah  pada  pengujian  60:40 sebanyak  50%  dengan  rata-rata  precision  keempat pengujian adalah 69%.
Recall tertinggi dalam pengujian pada persentase  90:10  sebanyak  100%,  diikuti  penguian 60:40 sebanyak 91%, pengujian 70:30 sebanyak 88% dan  recall  yang  terendah  pada  pengujian  80:20 sebanyak  84%  dengan  rata-rata  recall  dalam pengujian keempat tahap adalah 90,75%.

## 4. DISKUSI
Menurut  penelitian  (Mesut,  2012)  dalam pengklasifikasian berita politik Turki yang menentukan  apakah  berita  tersebut  dikatogerikan sebagai  sentimen  positif  atau  negatif.  Penelitian menghasilkan  model  klasifikasi  yang  mendapatkan sebesar 72,05% menggunakan Naïve Bayes Classifier,  Akurasi  Maximum  Entropy  sebesar 69,44%  dan  menggunakan  SVM  dalam  bigram sebesar 66,81%[14].
Menurut penlitian yang dilakukan oleh Nanang Ruhyana,  2019  yang  mendapatkan  klasifikasi berbentuk  teks  dalam  kategori  positif  dan  negatif untuk  penerapan  lalu  lintas  ganjil  genap,  pada penelitian  ini  mendapatkan  akurasi  sebesar  86,67%, dengan  precision  sebesar  71,43%  dan  recall  80% (Ruhyana, 2019) dan Dwi Suci Ariska Yanti, Indriati, Putra  Pandu  Adikara,  2019  dalam  proses  pengujian mendapatkan hasil uji yang memiliki nilai F-Measure tertinggi  sebesar  66,1%  dan  akurasi  sebesar  66,5% [15].
Berdasarkan penelitian Sipayung, Maharani dan Zefanya  yang  membuat  analisis  sentimen  dengan menggunakan naïve bayes classifier. Pada komentar yang dibagi dengan kategori label positif dan negatif. Penelitian  ini  menghasilkan  enam  kategori  dengan banyak  keyword  yaitu  55  kata  benda,  120  sentimen berdasarkan  sentimen  positif  sebnayak  66  dan  54 sentimen  negatif.  Hasil  dari  klsifikasi  ini  dalam menentukan  berdasarkan  kategori  mendapatkan akurasi  tertinggi  sebanyak  77,14%  dan  75.42%dan penentuan  sentimen  pada  precision  sebesar  99,12% dan 72,9%[16].
Pada  penelitian  terdahulu  oleh  Adhi  Viky Sudiantoro,  Eri  Zuliarso  pada  tahun  2018  dengan judul  “Analisis  sentimen  twitter  menggunakan  text mining  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier”. Pada  penelitian  ini  membahas  opini  masyarakat Indonesia  terhadap  pilkada  Jawa  Barat,  dengan jumlah  tweet  yang  didapat  sebanyak  300.  Dalam menganalisis data yang didapat sebelumnya dikelompokkan  berdasarkan  tingkat  emosi(positif, negatif,  netral).  Dalam  proses  analisis  tersebut algoritma Naïve Bayes Classifier mendapatkan hasil pengujian akurasi sebesar 84%. Sehingga disimpulkan bahwa metode yang digunakan  berhasil memprediksi  sentimen  berdasarkan  kategori  yang bersifat  true  memiliki  akurasi  yang  tinggi  sebanyak 84%. Aplikasi yang digunakan untuk mengklasifikasi data tersebut dengan RStudio[5].
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Samsir, Ambiyar, Unung Verawardina, Firman Edi dan Ronal Watrianthos  dengan  judul  “  Analisis  sentiment pembelajaran  daring  pada  twitter  di  masa  pandemic COVID-19  menggunakan  metode  naïve  bayes  pada tahun  2021.  Pada  penelitian  ini  membahas pembelajaran daring dalam masa pandemic COVID- 19  .  Data  yang  diambil  sebanyak  12,906  yang berkaitan dengan keyword yang dipilih pada minggu pertama  November  2020.  Penelitian  ini  diuji  pada minggu pertama bulan november 2020 sebanyak 30% berupa data sentimen positif , 69% berupa sentiment negatif dan 1% berupa sentiment netral. Berdasarkan hasil yang didapat bahwa pembelajaran daring belum diimplementasikan  secara  maksimal  di  Indonesia pada masa pandemi[2].
Berdasarkan penelitian lainnya adalah “Analisis Sentimen  Hatespeech  pada  Twitter  dengan  Metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine” dalam penelitian ini dihasilkan akurasi sebesar 66,6% ,  precision  67,1%,  recall  sebesar  66,7%,  TP  rate sebesar 66,7% dan nilai TN sebesar 75,8%[5].
Berdasarkan  penelitian  yang  pernah  dilakukan terkait penggunaan algoritma Naïve Bayes Classifier dalam  analisis  sentimen  terhadap  ketujuh  penelitian ini  terdapat  persamaan  dari  jurnal  ini  yaitu menggunakan algoritma yang sama dan sama – sama mengklasifikasi data sesuai dengan metode algoritma Naïve  Bayes  Classifier.  Perbedaan  yang  mendasar yaitu terletak pada penggunaan data yang tidak sama dan tools yang digunakan untuk mendapatkan akurasi yang terbaik.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  data  training  didapat berjumlah 233 data dan 26 data testing. Pengklasifikasian  yang  diperoleh  berdasarkan  tiap sentimen dengan nilai precision sebesar  71%, 0% dan 84%. Recall sebesar 62%, 0% dan 100% berdasarkan sentimen positif, negatif dan netral serta akurasi yang didapat juga tinggi sebesar 81% pada presentase 90: 10 atau bisa dikatakan sebagai 90% data training dan 10%  data  testing.  Pada  data  wikipedia  mengenai covid-19 di Indonesia kata yang paling banyak dicari saat masa covid-19 adalah government dan kata yang jarang  dicari  yaitu  mengenai  university.    Dalam  hal ini pengklasifikasian naïve bayes mampu menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 81%. Namun untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  maksimal dapat menggunakan data yang lebih baik atau bersih. Dapat juga melakukan dengan penggabungan jumlah data yang lebih banyak maupun dengan menggunakan  metode  lain  agar  dapat  memperoleh hasil akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
G.  Colavizza,  “COVID-19  research  in Wikipedia,” Quant. Sci. Stud., vol. 1, no. 4,
pp. 1349–1380, 2020, doi:
10.1162/qss_a_00080.
[2] Prabowo,  W.  A.  and  Wiguna,  C.  2021. ‘Sistem Informasi UMKM Bengkel Berbasis Web Menggunakan Metode SCRUM’, Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(1), p. 149. doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[3] P. Konieczny, “From Adversaries to Allies? The  Uneasy  Relationship  between  Experts and the Wikipedia Community,” She Ji, vol. 7,  no.  2,  pp.  151–170,  2021,  doi: 10.1016/j.sheji.2020.12.003.
[4] utra, I. and Dana, I, ‘Pengaruh Profitabilitas, Leverage, Likuiditas Dan Ukuran Perusahaan Terhadap Return Saham Perusahaan Farmasi Di  Bei’.  E-Jurnal  Manajemen  Universitas Udayana, 5(11), 2016, p. 249101.
[5] A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “Sentiment Analysis of the Community in the Twitter To the 2020 Election in Pandemic Covid-19 By Method  Naive  Bayes  Classifier,”  J.  Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[6] A.  V.  Sudiantoro  et  al.,  “Analisis  Sentimen Twitter Menggunakan Text Mining Dengan,” vol. 10, no. 2, pp. 398–401, 2018.
[7] H.  N.  Irmanda  and  Ria  Astriratma, “Klasifikasi  Jenis  Pantun  Dengan  Metode Support Vector Machines (SVM),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 4,  no.  5,  pp.  915–922,  2020,  doi:
10.29207/resti.v4i5.2313.
[8] I.  Wahyudi,  S.  Bahri,  and  P.  Handayani, “Aplikasi  Pembelajaran  Pengenalan  Budaya Indonesia,” vol. V, no. 1, pp. 135–138, 2019, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[9] A.  K.  Fauziyyah,  “Analisis  Sentimen Pandemi  Covid19  Pada  Streaming  Twitter Dengan Text Mining Python,” J. Ilm. SINUS,
vol.  18,  no.  2,  p.  31,  2020,  doi:
10.30646/sinus.v18i2.491.
[10] L.  Oktasari,  Y.  H.  Chrisnanto,  and  R. Yuniarti,  “Text  Mining  Dalam  Analisis Sentimen  Asuransi  Menggunakan  Metode Niave Bayes Classifier,” Pros. SNST, vol. 7, pp.  37–42,  2016,  [Online].  Available: https://www.publikasiilmiah.unwahas.ac.id/i ndex.php/PROSIDING_SNST_FT/article/vi ew/1506/1589.
[11] D. Iskandar and Y. K. Suprapto, “Perbandingan Akurasi Klasifikasi Tingkat,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 2, no. 1, pp. 37– 43, 2015, [Online]. Available: http://nero.trunojoyo.ac.id/index.php/nero/ar ticle/view/42.
[12]      Ratnawati, F. (2018) ‘Implementasi Algoritma Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen Opini  Film  Pada  Twitter’,  INOVTEK Polbeng  -  Seri  Informatika, 3(1), p. 50.  doi:
10.35314/isi.v3i1.335.
[13] M.  Martin  and  L.  Nilawati,  “Recall  dan Precision  Pada  Sistem  Temu  Kembali Informasi  Online  Public  Access  Catalogue (OPAC)  di  Perpustakaan,”  Paradig.  -  J. Komput. dan Inform., vol. 21, no. 1, pp. 77– 84, 2019, doi: 10.31294/p.v21i1.5064.
[14] G.  A.  Buntoro,  “Analisis  Sentimen  Calon Gubernur  DKI  Jakarta  2017  Di  Twitter,” Integer  J.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  32–41,  2017, [Online].
Available: https://t.co/jrvaMsgBdH.
[15] H. S. Utama, D. Rosiyadi, D. Aridarma, and B. S. Prakoso, “Sentimen Analisis Kebijakan Ganjil  Genap  Di  Tol  Bekasi  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dengan Optimalisasi Information  Gain,”  J.  Pilar  Nusa  Mandiri, vol.  15,  no.  2,  pp.  247–254,  2019,  doi: 10.33480/pilar.v15i2.705.
[16] B.  Gunawan,  H.  S.  Pratiwi,  and  E.  E. Pratama,  “Sistem  Analisis  Sentimen  pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 4, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.