Vol. 4 No. 1 (2024) 70 – 77 ISSN Media Elektronik: 2807–8152

## Analisis Sentimen Opini Publik terhadap Fenomena Bunuh Diri
Mahasiswa di Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Fenilinas Adi Artanto
Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan, Kabupaten Pekalongan, Indonesia Email: fenilinasadi@gmail.com

## ABSTRACT
Currently, Twitter or X social media has become a popular social media for interacting and providing opinions on trending events. The opinion that is still widely discussed is the phenomenon of student suicide. With the many opinions  on  Twitter  social  media  about  the  phenomenon  of  student  suicide,  this  creates  a  dilemma  about  the phenomenon  of  student  suicide,  whether  student  suicide  is  a  positive  or  negative  behavior.  For  this  reason, sentiment analysis  was  carried out to group opinions on Twitter social media. In analyzing this sentiment, the Naive  Bayes  algorithm  is  used,  which  is  a  data  mining  algorithm  that  has  the  advantage  of  being  easy  in  the calculation stage. The rapidminer application is used to analyze opinions on Twitter social media. The results obtained by the Naive Bayes algorithm provide an accuracy of 60%. Sentiment analysis shows that there are 41% of opinions that have positive sentiment values and there are 59% of opinions that have negative sentiment values. So  the  majority  of  opinions  about  student  suicide  on  Twitter  social  media  have  negative  sentiment  values.  In collecting opinion data, it also shows that the words news people and semarang are words that are often written on Twitter social media.
Keywords: Sentimen Analysis, Text Mining, Naive Bayes, Rapidminer, Student Suicide, Twitter.

## ABSTRAK
Saat  ini  media  sosial  twitter  atau  X  telah  menjadi  media  sosial  yang  populer  untuk  berinteraksi  dan  saling memberikan opini terhadap kejadian yang menjadi tren. Opini yang masih banyak dibicarakan adalah fenomena tentang  bunuh  diri  mahasiswa.  Dengan  banyaknya  opini  di  media  sosial  twitter  tentang  fenomena  bunuh  diri mahasiswa,  menyebabkan  dilema  tentang  fenomena  bunuh  diri  mahasiswa,  apakah  bunuh  diri  mahasiswa merupakan  sebuah  perilaku  yang  bersifat  positif  atau  negatif.  Untuk  itu  dilakukan  analisis  sentimen  dalam mengelompokan opini di media sosial twitter. Dalam menganalisis sentimen tersebut digunakan algoritma naive bayes yang merupakan algoritma data mining yang memiliki keunggulan kemudahan dalam tahap perhitungannya. Digunakan aplikasi rapidminer dalam menganalisis opini di media sosial twitter. Hasil yang didapatkan algoritma naive bayes memberikan akurasi sebesar 60%. Analisis sentimen menunjukkan bahwa terdapat 41% opini yang memiliki nilai sentimen positif dan terdapat 59% opini yang memiliki nilai sentimen negatif. Sehingga mayoritas opini tentang bunuh diri mahasiswa yang berada di media sosial twitter memiliki nilai sentimen negatif. Dalam pengumpulan  data  opini  juga  menunjukkan  kata  berita  orang  dan  semarang  yang  menjadi  kata  yang  banyak dituliskan dalam media sosial twitter.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Text Mining, Naive Bayes, Rapidminer, Bunuh Diri Mahasiswa, Twitter.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  dan  informasi  saat  ini  telah menjadi  sangat  pesat  dengan  adanya  internet. Penggunaan  internet  menjadi  hal  yang  digunakan sebagai  sarana  penyebaran  informasi  seperti  opini ataupun  opini  dari  masyarakat  melalui  media,  yaitu media  sosial.  Media  sosial  yang  saat  ini  sering digunakan  sebagai  media  untuk  penyebaran  informasi dan opini yang populer adalah twitter. Saat ini menjadi
topik yang mengundang banyak opini adalah peristiwa tentang mulai banyaknya mahasiswa yang bunuh diri. Fenomena bunuh dirinya mahasiswa menjadi problema di antara masyarakat Indonesia.
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  menyatakan bahwa  terdapat rata-rata satu orang meninggal bunuh diri  di  dunia  pada  setiap  40  detik,  dan  Indonesia menempati  urutan  ke  159  dalam  kasus  bunuh  diri dengan kisaran umur 15 tahun sampai 29 tahun [1].
Dengan meningkatnya bunuh diri di Indonesia, terutama pada  rentang  umur  15  sampai  29  th  yang  dimana merupakan  usia  para  mahasiswa  menyebabkan  banyak pertanyaan  dan  akhirnya  menjadikan  topik  bunuh  diri mahasiswa menjadi topik yang hangat dibahas di media sosial  twitter.  Banyaknya  komentar  dan  opini  dalam media  sosial  twitter  dapat  dimanfaatkan  dengan mengklasifikasikan  tweet  sehingga  dapat  memperoleh informasi. Metode dalam menganalisa sebuah opini atau komentar yang berupa teks merupakan sebuah rumpun ilmu dari analisis sentimen. Sebuah komentar atau opini merupakan  sebuah  data  yang  nantinya  diperoleh  dari tweet dan akan diproses dengan metode text mining yang merupakan  bagian  dari  data  mining  dan  proses dilanjutkan  dengan  mengklasifikasi  data  kometar  atau opini  ke  dalam  dua  kelas  sentimen  yaitu  positif,  atau negatif [2].
Untuk  dapat  mengklasifikasikan  tweet  digunakan algoritma naive  bayes .  Algoritma naive  bayes merupakan  salah  satu  metode  data  mining  yang memiliki  alur  perhitungan  yang  mudah  dan  tidak panjang  [3].  Metode  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma naive bayes  merupakan  metode  sederhana yang memiliki performa yang cepat dalam melatih data, mudah dalam implementasinya dan memiliki efektifitas yang tinggi [4] [5].
Dalam penelitian  T.  Widowati,  dan  M.  Sadikin  (2020) melakukan analisis sentiment pada opini di media sosial twitter  tentang  tokoh  publik,  dalam  metode  klasifikasi dengan membandingkan 2 algoritma yaitu naive bayes dan support  vector  machine .  Dimana  hasil  penelitian tersebut menunjukkan bahwa naive bayes memiliki nilai akurasi  sebesar  91.48%  dalam  melakukan  analisis sentimen pada komentar di twitter, sedangkan algoritma support vector machine hanya memberikan nilai akurasi sebesar  85.47%  dalam  melakukan  analisis  sentimen pada  komentar  di  twitter,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa naive  bayes lebih  ungul  dari support  vector machine.
Dalam  penelitian  S.  Alfaris  dan  Kusnawi  (2023) melakukan  penelitian  dengan  membandingkan  metode algoritma K-Nearest Neightbor dengan algoritma naive bayes untuk  melakukan  analisis  sentiment  pada  opini pengguna  aplikasi  shopee.  Hasil  yang  didapatkan menunjukkan  bahwa  algoritma K-Nearest  Neightbor menghasilkan  nilai  akurasi  70%  sedangkan  algoritam naive  bayes menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  71%. Hal ini menunjukan bahwa algoritma naive bayes lebih baik  dalam menganalisis  komentar  opini  pada  aplikasi shopee.
Oleh  karena  itu  dalam  mengklasifikasikan  opini komentar  di  media  sosial  twitter  terhadap  fenomena bunuh  diri  mahasiswa  digunakanlah  algoritma naive bayes .
2. Metode Penelitian
2.1. Tinjauan Pustaka
Saputra (2023) melakukan penelitian tentang analisis sentimen  dalam  membandingkan  algoritma naive bayes dan support vector machine untuk menganalisa piala  dunia  Fifa  2022.  Hasil  yang  didapatkan menunjukkan  bahwa support  vector  machine lebih baik daripada Naive bayes .
Fransiska  (2019)  dalam  penelitiannya  menggunakan naive  bayes dalam  menganalisa  sentimen  pelanggan toko online JD.id hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa naive bayes memberikan nilai akurasi 96,44%. Dan  merupakan  algoritma  yang  baik  dalam mengklasifikasikan sentiment analisis.
Susanti  (2019)  menggunakan naive  bayes dalam mengklasifikasikan  opini  di  twitter  tentang  review film.  Hasil  yang  didapatkan  menunjukkan  bahwa naive bayes dapat digunakan dalam mengklasifikasikan review  film  dengan hasil pengklasifikasian sentimen review film menunjukkan bahwa lebih banyak sentimen negatif.
R. Apriani, D. Gustian (2019) menggunakan algoritma naive  bayes dalam  mengklasifikasi  komentar  pada pengguna  aplikasi  Tokopedia.  Penelitian  tersebut menunjukkan bahwa algoritma naive bayes merupakan  algoritma  yang  handal  dan  baik  untuk mengklasifikasikan  komentar  pada  penggunaan aplikasi  tokopedia  dan  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 97.13%.
Pada  penelitian  R.  Fahmi  dan  N.  Nursyfa  (2021) dilakukan  penelitian  dalam  menganalisis  komentar pengguna twitter tentang sentiment kasus penembakan laskar  FPI  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi niave  bayes .  Pada  penelitian  tersebut  didapatkan bahwa naive  bayes memberikan  performa  yang  baik yang  tergolong  pada  kategori excellent  agreement karena naive bayes memberikan nilai akurasi sebesar 98.51%,  selain  itu  penelitian  tersebut  menunjukkan bahwa  terdapat  131  komentar  positif,  119  komentar netral dan 19 komentar negatif terkait opini di twitter tentang kasus penembakan laskar FPI.
Dari  penelitian  terdahulu  metode naive  bayes telah banyak digunakan dalam mengklasifikasikan komentar dan opini dalam analisis sentimen dan juga menunjukkan  keunggulan  algoritma naive  bayes dalam  melakukan  klasifikasi  sentiment  analisis. Dalam  penelitian  ini,  algoritma naive  bayes akan digunakan dalam menganalisa sebuah fenomena yang dianggap tabu, dalam hal ini adalah bunuh diri, yang merupakan sebuah fenomena yang jarang dibicarakan secara  umum.  Seperti  hal  nya  peneletian  terdahulu milik  R.  Fahmi  dan  N.  Nursyfa  (2021)  yang membahas tentang kasus penembakan.
2.2. Landasan Teori
2.2.1. Media Sosial
Media sosial merupakan sebuah situs yang digunakan sebagai  tempat  bagi  masyarakat  untuk  dapat
berkomunikasi  dengan  rekan  mereka,  yang  mereka kenal dalam dunia nyata dan juga dunia maya [12][13]. media  sosial  merupakan  sebuah  tempat,  ataupun layanan  yang  digunakan  individu  penggunanya  untuk dapat  mengekspresikan  diri  mereka,  selain  itu  juga digunakan  untuk  dapat  bertemu  dan  juga  berbagi dengan rekan lainnya dengan melalui teknologi internet [14]. Media sosial terdiri dari 2 kata, yaitu media dan sosial.  Media  adalah  sebuah  perantara,  sedangkan sosial  adalah  suatu  hubungan  masyarakat.  Sehingga, media sosial adalah media perantara untuk dapat saling menghubungkan  atau  berkomunikasi  antar  individu atau kelompok tertentu [15].
2.2.2. X (Twitter)
X  atau  dahulu  disebut  sebagai  Twitter  adalah  sebuah layanan  jejaring  sosial  yang  digunakan  sebagai  alat komunikasi dalam bentuk media sosial. X atau Twitter dimanfaatkan  sebagai  media  sosial  yang  dapat dimanfaatkan untuk sarana protes ataupun berkomentar dengan  mengirimkan  sebuah  kalimat  berupa  opini pengguna yang biasa disebut  sebagai ngetweet  [16]. X atau  Twitter  mempunyai  fitur  yang  seperti tweet , mention , reply , retweet , hashtag , following , follower , direct  massage ,  dan search .  Tweet  atau  biasa  disebut ngetweet adalah sebuah kegiatan untuk post dan posting yang  dilakukan  pengguna  Twitter  untuk  mengirimkan opini  mereka  dalam  media  sosial  twitter.  Saat ,mengirimkan  sebuah  postingan  yang  biasa  disebut dengan  twett  dapat  menyampaikan  atau  mengirimkan postingan  juga  ke  user  lainya  dengan  menggunakan @username.  Username  tersebut  biasa  disebut  dengan mention, mention adalah sebuah tools yang memungkinkan  pengirim  pesan  memberikan  tanda kepada pengguna user lainya untuk berbagi pesan, opini atau komentar yang sama dalam twitter [17].
2.2.3. Text Mining
Dalam  Data  Mining  ada  sebuah  bentuk  data  yang diproses  yaitu  data  text,  atau  biasa  disebut  tex  mining. Text Mining . Text mining merupakan bagian dari proses penambangan data yang digunakan dalam mendapatkan sesuatu hal yang baru yang sebelumnya belum diketahui dan  untuk  menemukan  informasi  yang  tersirat  secara implisit.  Temuan  dari  informasi  di  ekstrak  dari  sumber data yang berupa text yang berupa opini atau komentar dalam  bentuk  kata  maupun  kalimat    [9]  [13][18]  [19] [20].
2.2.4. Naive Bayes
Salah  satu  metode  dalam  mengklasifikasi  pada  data mining adalah algoritma Bayesian classification Dimana pengklasifikasian  statistik  pada Bayesian dapat digunakan  dalam  melakukan  prediksi  probabilitas  dari keanggotaan suatu class. Bayes classification didasarkan  pada  teorema  Bayes  yang  memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decision tree dan neural  network . Bayesian  classification terbukti memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat
diaplikasikan  ke  dalam  database  dengan  data  yang besar  [3]  [17]. Naive  Bayes merupakan  salah  satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki kemampuan dan akurasi tinggi [21] [22].
𝑃(𝐶𝑖|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶𝑖). 𝑃(𝐶𝑖)

## 𝑃(𝑋)

## Dengan
X= data dengan class yang belum diketahui Ci= hipotesis data x merupakan suatu class spesifik 𝑃(𝐶𝑖|𝑋) =  probabilitas  hipotesis  Ci  berdasarkan kondisi X (posteriori probability 𝑃(𝐶𝑖) = probabilitas hipotesis Ci 𝑃(𝑋|𝐶𝑖) =  probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis Ci
𝑃(𝑋) = Probabilitas dari X
Naïve  Bayesian  Classifier mengasumsikan  bahwa keberadaan  sebuah  atribut  (variabel)  tidak  ada kaitannya dengan beradaan atribut (variabel) yang lain karena asumsi atribut tidak saling terkait ( conditionally independent ), ditulis dengan rumus:
𝑃(𝑋|𝐶𝑖) = ∑ 𝑃(𝑋𝑘|𝐶𝑖) 𝑛 𝑘=1
Setelah  diperoleh  hasil  dari  seluruh  data  pada setiap class , maka hasil akhirnya dapat menggunakan rumus:
𝑃(𝑋|𝐶𝑖) = arg 𝑚𝑎𝑥   𝑃(𝑋|𝐶𝑖) ∗ 𝑃(𝐶𝑖)
3. Metode Penelitian
Berikut  ini  merupakan  penjelasan  dari  alur  tahapan penelitian:
1. Identifikasi Masalah
Dalam  mengidentifikasi  masalah  dilakukan  proses mengamati  dan  menemukan  sebuah  permasalahan yang  terjadi  dan  merupakan  permasalahan  yang banyak  dibahas  di  media  sosial  twitter.  Dalam mengidentifikasi  masalah  ditemukan  pada  media sosial X atau twitter sebuah opini maupun komentar dari  sebuah  fenomena  bunuh  diri  mahasiswa  yang menjadi  tren  dalam  pembahasan  di  media  sosial  X atau Twitter.
2. Studi Pustaka
Dalam studi pustaka dilakukan untuk memperdalam teori dari permasalahan tentang text mining terutama metode  klasifikasi  dengan  algoritma Naive  Bayes dan  juga  tren  tentang  bunuh  diri  pada  mahasiswa yang ramai dibahas di media sosial X atau twitter.

## 3. Pengumpulan Data
Dalam proses pengumpulan data pada media sosial x terutama  pada  pokok  pembahasan  bunuh  diri mahasiswa  dilakukan  melalui web  scraping menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan memberikan keyword bunuh diri mahasiswa.
4. Preprocesing
Tahapan preprocesing merupakan  sebuah  tahapan yang dilakukan untuk  membersihkan  data dari data komentar  atau  opini  yang  telah  didapat  dari  media sosial X atau Twitter tentang bunuh diri mahasiswa, agar nantinya data komentar atau opini yang berupa text dapat mudah dia analisis dengan menghilangkan data  yang  mengganggu  seperti missing  value ,  data redundant , outliers ataupun  data  yang  formatnya tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  dari  sistem.  Pada tahapan presprocesing ini  digunakan  aplikasi rapidminer dengan versi 10.1.
5. Pembagian Data
Setelah  data  dibersihkan  maka  data  akan  dibagi menjadi 2 kelompok data yaitu data latih dan data uji dimana data latih akan diberikan pelabelan sentiment berupa sentiment negatif maupun positif. Sedangkan pada  data  uji  nantinya  akan  di  uji  dengan menggunakan naive  bayes bagaimana  klasifikasi dari sentiment bunuh diri mahasiswa.
6. Analisis
Pada  tahapan  analisis  dilakukan  klasifikasi  dengan menggunakan  data  latih  yang  telah  dibagi  dengan menggunakan  algoritma naive  bayes menggunakan aplikasi rapidminer.
7. Prediksi
Setalah  data  latih  dilakukan  anlisa  dengan menggunakan  algoritma Naive  Bayes maka  hasil
analisis  akan  dibandingkan  dengan  data  uji sehingga  didapatkan  hasil  dari  prediksi  sentimen bunuh  diri  mahasiswa,  mana  komentar  yang bernilai  sentimen  positif  dan  mana  yang  negatif, lalu juga akan diperoleh nilai akurasi dari algoritma naive  bayes dalam  melakukan  klasifikasi  pada analisis sentimen.
4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Pengumpulan Data
Dalam  proses  pengumpulan  data  pada  media  sosial media  twitter  atau  X  dilakukan  dengan  metode web scraping dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python  dengan  meng  import  library  pandas,  dan  juga note js dimana node JS digunakan untuk menjalankan tweet  harvest  yang  nantinya  media  yang  digunakan adalah  google  collabs  dengan  menggunakan  sintaks berikut ini:
filename = 'bunuhdiri.csv'
search_keyword = 'bunuh diri mahasiswa until:2020-10-30 since:2023-10-30 lang:id'
limit = 500
! npx --yes tweet-harvest@latest -o "{filename}" -s "{search_keyword}" - l {limit} --token ""
Dengan maksud dari sintaks menunjukan bahwa akan diambil  data  dari  twitter  dengan keyword bunuh  dari mahasiswa  yang  akan  diambil  dari  30  oktober  2020 sampai  dengan  30  oktober  2023  dengan  batasan  data yang diambil hanya data bahasa Indonesia dengan limit data sebanyak 500 tweet. Setelah proses web scraping didapatkan 511 data tweet.
4.2. Preprocesing
Setelah  data  sentimen  bunuh  diri  mahasiswa didapatkan maka akan dilakukan proses preprocesing atau membersihkan  data yang telah didapat menggunakan  aplikasi  rapidminer,  agar  saat  analisis dapat  menjadi  lebih  akurat,  karena  data-data  yang menggangu  telah  dihilangkan,  proses preprocesngn dilakukan dengan desain rapidminer sebagai berikut:
Gambar  2 Desain Preprocesing Rapidminer
Desain tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 70 – 77
1. Read CSV adalah sebuah tools untuk membaca file dari  data  komentar  bunuh  diri  mahasiswa  yang berupa  data  text  yang  telah  didapatkan  dari  proses crawl data dari media sosisal twitter dengan format data  berupa  csv,  nantinya  data  yang  dipilih  hanya data komentar saja.
2. Pada replace proses  yang  dilakukan  adalah  data mentah  akan  di  bersihkan  terlebih  dahulu  dengan melakukan  proses replace sebanyak  2  kali  proses replace.  Dimana  proses replace yang  pertama  akan menghapus kata RT yang berupa retweet yang berarti meneruskan  pesan,  dimana  pesan  akan  sama, sehingga terjadi 2 data yang sama, maka salah satu data  RT  akan  dihapus,Pada  pproses replace yang kedua digunakan untuk menghapus link yang berupa link  url,  dihapus  karena  dalam  analisis  sentiment tidak menganilisa sentimen dari link url..
3. Selanjutnya  pada proses  documents  from  data digunakan  untuk  melakukan  pemisahan  kata  pada data opini komentar tentang bunuh diri mahasiswa, pada proses documents from data di rapidminer akan berisi desain sebagai berikut:

## Gambar  3  Desain Process Document from Data
Proses  pemisahan  kata  pada  tools Process  Document from  Data menggunakan tools Tokenize digunakan untuk memisahkan kata dari komentar opini bunuh diri mahasiswa agar atribut tesendiri pada satu kata dengan kata  yang  lainya.  Sedangkan tools Transform  Cases akan  mengubah font yang  tadinya  terdapat  font  huruf besar  menjadi  font  dengan  huruf  kecil  semua  dengan memilih    setinggan  pada mode lower  case .  Sedangkan pada tools Filter  Stopwords akan  dimanfaatkan  untuk menghapus kata-kata yang tidak penting yang nantinya tidak  digunakan  dalam  analisis,  kata-kaya  yang  akan dihapus adalah kata-kata dalam bahasa Indonesia seperti yg n dan maka. Sedangkan pada tools Filter Tokens (by Length) digunakan setingan min chars 4 dan max chars 25  yang  digunakan  untuk  membuang  atau  menghapus kata yang memiliki minimal karakter jumlah kata kurang dari  4  dan  lebih  dari  25  kata.  Setelah  proses preprocesing data  selesai  didapatkan  sebuah  hasil wordcloud sebagai berikut:
Gambar  4 Wordcloud Bunuh Diri Mahasiswa
Pada hasil gambar wordcloud terlihat bahwa mayoritas kata yang muncul berupa kata yang terlihat besar yaitu kataberita,  semarang,  dan  orang.  Selain  itu  dalam proses  pembersihan  data,  dari  511  data  yang  telah melalui proses preprocessing hanya menghasilkan 480 data.
4.3. Pembagian Data
Pada  proses  pembagian  data  digunakan  rapidminer dengan desain rapidminer sebagai berikut:

## Gambar  5 Desain Pembagian Data Rapidminer
Data  opini  bunuh  diri  mahasiswa  yang  telah  melaui proses pembersihan data akan melalui proses operator subprocess  dimana  proses  tersebut  berisi  operator replace yang  digunakan  untuk  menghapus  kata  yang mengganggu. Setelah itu operator filter examples juga digunakan    untuk  menghapus  data  yang  kosong. Operator remove duplicate digunakan untuk menghapus  data  yang  sama.  Setelah  itu  data  yang sudah  dibersihkan  akan  disimpan  menjadi  file  CSV dengan write  CSV .  Dari  data  yang  telah  dibersihkan akan  dilabeli  100  data  secara  menual  yang  akan menjadi data latih dengan mengelompokkan menjadi 2 kelompok yaitu kalimat yang bersentimen positif dan negatif.
4.4. Analisis Naive Bayes
Setelah data dibagi menjadi data latih dan data uji maka data yang telah memiliki label, maka analisis sentimen dibangun  dari  100  data  latih  yang  akan  di  analisis menggunakan  algoritma naive  bayes menggunakan aplikasi rapidminer dengan desain rapidminer sebagai berikut:

## Gambar  6 Desain Pengujian Naive Bayes
Dari  100  data  latih  dilakukan  proses  filter  examples untuk  menampilkan  data  yang  telah  diberi  label sentimen lalu akan melalui proses document from data untuk  mengubah  data  menjadi  model  TF-IDF.    Data TF-IDF  yang  didapatkan  akan  di  uji  menggunakan algoritma naive bayes dan akan diubah menjadi model prediksi dan data latih dalam bentuk TF-IDF. Selain itu didapatkan:
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 70 – 77

## Tabel 1. Hasil Accuracy Naive Bayes
Accuracy: 60.00% +/- 13.33% (micro average: 60.00%)
true Negatif true Positif class percision pred Negatif 34 23 59.65% pred Positif 17 26 60.47% calss recall 66.67% 53.06%
Dari  tabel  tersebut  memperlihatkan  bahwa  algoritma naive bayes memberikan tingkat akurasi sebesar 60%.
4.5. Prediksi Sentimen Bunuh Diri Mahasiswa
Setelah data latih dilakukan analisis dengan menggunakan naive bayes maka data latih tersebut akan diterapkan sebagai dasar untuk membentuk prediksi dari data  uji  yang  belum  memiliki  label  sentiment  dengan menggunakan desain rapidminer sebagai berikut:

## Gambar  7 Prediksi dengan Naive Bayes
Dari  proses  rapidminer  didapatkan  hasil  klasifikasi sentiment  bunuh diri  mahasiswa menggunakan algoritma naive bayes sebagai berikut:

## Tabel 2. Hasil Sentiment Algoritma Naive Bayes
Jumlah Data Sentiment 225 Positif 155 Negatif
Dari  hasil  rapidminer  didapatkan  hasil  prediksi  dari analisis  sentimen  media  sosial  X  atau  twitter  dengan jumlah 59%  twitt yang memiliki sentimen negatif pada bunuh  diri  mahasiswa  dan  41%  twitt  yang  memiliki sentimen positif bunuh diri mahasiswa.
4.6. Pembahasan
Dari  proses  dalam  menganalisa  kometar  pada  twitter tentang bunuh diri mahasiswa, hasil analisis yang telah dilakukan  dengan  mengambil  data  dari  twitter  dan didapatkan 511 data tentang bunuh diri mahasiswa.data tersebut dilakukan proses preprocesing data dimana data akan  dibersihakan  dari  data-data  komentar  atau  opini yang tidak diperlukan dan juga memish data yang berupa kalimat menjadi kata-per kata. Dalam pembersihan data terlihat  bahwa  kata  Semarang  dan  berita  menjadi  kata terbanyak yang dibahas dan didapatkan dari twitter yang membahas  tentang  bunuh  diri  mahasiswa.  Setelah melalui tahap preprocesing data yang telah dibersihkan
tersisa 480 data yang siap untuk di uji. Dari 480 data dibagi menjadi 2 kelompok data yaitu data uji dan data latih.  Dimana  dibagi  menjadi  100  data  latih  dan  380 data  uji.  100  data  latih  tersebut  diberikan  label sentimen  positif  dan  negatif  sesuai  dengan  opini peneliti.  Dari  hasil  pelabelan  data  latih  dilakukan analisis  menggunakan  algoritma naive  bayes dan didapatkan nilai akurasi sebesar 60%. Setelah itu hasil dari pengelompokan dengan menggunakan naive bayes diterapkan  untuk  dapat  memprediksi  data  uji  yang berjumlah  380  data  dan  didapatkan  bahwa  terdapat 59%    twitt  yang  memiliki  sentimen  negatif  atau sebanyak 225 komentar pada twitter yang bersentiment negatif dan 41% twitt yang memiliki sentimen positif atau  sebanyak  155  opini  pada  twitter  yang  memiliki sentiment positif.
5. Kesimpulan dan Saran
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari analisa dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Algoritma naive bayes memberikan akurasi sebesar 60  %  pada  analisis  sentimen  media  sosial  twitter terhadap bunuh diri mahasiswa.
2. Dari hasil uji didapatkan 59% atau 225 data berupa opini twitter yang bernilai sentimen negatif dan 41 % atau 155 data berupa opini twitter yang bernilai positif tentang fenomena bunuh diri mahasiswa di media sosial twitter.
3. Terdapat kata terbanyak yang ada pada opini bunuh diri  mahasiswa  adalah  kata  Semarang  dan  berita dimana semarang menjadi kata yang menunjukkan sebuah  kota  dimana  opini  bunuh  diri  mahasiswa banyak dibahas.
4. Dari  seluruh  opini  masyarakat  di  media  sosial twitter dapat ditarik kesimpulan bahwa bunuh diri bukanlah  sebuah  perilaku  yang  baik,  dan  lebih berkonotasi  negatif.  Dimana  kota  Semarang merupakan kota paling banyak pembahasan tentang fenomena  bunuh  diri.  Sehingga  diharapkan  ada sebuah kegiatan  yang  dapat  membangun  motivasi kepada  mahasiswa  terutama  di  Semarang,  bahwa bunuh  diri  bukanlah  solusi  dalam  menyelesaikan masalah.
5.1. Saran
Dari penelitian yang telah dilakukan saran yang dapat diberikan adalah:
1. Dalam proses pengambilan data hanya didapatkan 511  data  saja  di  sebabkan  adanya  pembatasan pengambilan  data  pada  twitter.  Sehingga  jumlah data  dapat  ditambahkan  dengan  metode web scrapping yang lainya.
2. Pengambilan data hanya dilakukan pada periode 30 oktober  2020  sampai  dengan  30  oktober  2023, sehingga untuk dapat mendapatkan data yang lebih lengkap  dan  banyak  batasan  pada  waktu pengambilan bisa diperluas.
SATESI (Jurnal Sains Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 4 No. 1 (2024) 70 – 77
3. Dalam  metode analisis  dapat  menggunakan algoritma klasifikasi lainya selain naive bayes seperti support  vector  machine,  Decision  Tree atau algoritma yang lainya.
4. Dalam melakukan tahapan Filter Stopwords jumlah kata yang terfilter baru sedikit, masih terdapat kata- kata  seperti  singkatan  singkatan  yang  masih terproses dalam analisis, sehingga dapat meningkatkan  proses preprocesing untuk  dalam meningkatkan  akurasi  metode  klasifikasi  pada analisis sentiment.

## SUMBER RUJUKAN Referensi
[1] I.  T.  Mukaromah,  “Problem  dan  Ide  Bunuh  Diri  Pada Mahasiswa,”  Universitas  Muhammadiyah  Surakarta,  2020. [Online]. Available: http://journal.um- surabaya.ac.id/index.php/JKM/article/view/2203%0Ahttp://mp oc.org.my/malaysian-palm-oil-industry/
[2] S.  Fransiska  and  Yolanda,  “Analisis  sentimen  twitter  untuk review film menggunakan algoritma naive bayes classifier (nbc) pada sentimen r programming,” J. Siliwangi , vol. 5, no. 2, pp. 68–71, 2019.
[3] H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[4] S. K. Wardani and Y. A. Sari, “Analisis Sentimen menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  terhadap  Review  Produk Perawatan Kulit Wajah menggunakan Seleksi Fitur N-gram dan Document Frequency Thresholding,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 12, pp. 5582–5590, 2021.
[5] I.  Farida  and  S.  W.  H.  L.  Hendric,  “Prediksi  Pola  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Teknik  Data  Mining  Classification Emerging Pattern,” Petir ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1–17,  2019,  doi: 10.33322/petir.v12i1.414.
[6] T.  T.  Widowati  and  M.  Sadikin,  “Analisis  Sentimen  Twitter terhadap  Tokoh  Publik  dengan  Algoritma  Naive  Bayes  dan Support Vector Machine,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu  Komput. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  626–636,  2021,  doi: 10.24176/simet.v11i2.4568.
[7] S. Alfaris and Kusnawi, “Komparasi Metode KNN dan Naive Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi Shopee,” Indones.  J.  Comput.  Sci. ,  vol.  12,  no.  5,  pp.  2766– 2776, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i5.3304.
[8] P.  R.  Saputra  Andri  ,  Subing  Mulia,  “Perbandingan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector  Machine  Untuk Analisis Sentimen Pengguna Twitter Mengenai Piala Dunia Fifa 2022,” Teknomatika , vol. 13, no. 01, pp. 22–31, 2023, [Online]. Available: http://ojs.palcomtech.ac.id/index.php/teknomatika/article/view/ 616
[9] F. V. Sari and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko
Online  Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J.  SIMETRIS ,  vol.  10,  no.  2, pp. 681–686, 2019.
[10]  R. Apriani and D. Gustian, “Analisis Sentimen dengan Naïve Bayes Terhadap Komentar Aplikasi Tokopedia,” J. Rekayasa Teknol. Nusa Putra , vol. 6, no. 1, pp. 54–62, 2019, [Online]. Available: https://rekayasa.nusaputra.ac.id/article/view/86
[11]  R.  N.  Fahmi,  N.  Nursyifa,  and  A.  Primajaya,  “Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Kasus  Penembakan Laskar  Fpi  Oleh  Polri  Dengan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no.
2, pp. 61–66, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.akakom.ac.id/index.php/jiko/article/view/437
/0
[12]  M.  Masril  and  F.  W.  Lubis,  “Analisis  Penggunaan  Media Sosial dan Penyebaran Hoax Di Kota Medan,” J. SIMBOLIKA Res.  Learn. Commun. Study , vol. 6,  no. 1, pp. 11–22,  2020, doi: 10.31289/simbollika.v6i1.2937.
[13]  H. H. Kusumawardani, I. Rosyadi, F. A. Artanto, F. I. Arzha, and  N.  A.  Rachmayani,  “Analisis  Decision  Tree  dalam Pengaruh  Digital  Marketing  terhadap  Penerimaan  Siswa Baru,” Remik , vol. 6, no. April, pp. 225–231, 2022.
[14]  A.  Setiadi,  “Pemanfaatan  media  sosial  untuk  efektifitas komunikasi,” J. Ilm. Matrik , vol. 16, no. 1, 2014.
[15]  A.  Fatkhudin,  F.  A.  Artanto,  N.  A.  Safli,  and  D.  Wibowo, “Decision  Tree  Berbasis  SMOTE  dalam  Analisis  Sentimen Penggunaan Artificial Intelligence untuk Skripsi,” Remik Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 8, no. April, pp.
494–505, 2024.
[16]  F.  A.  Artanto,  “Support  Vector  Machine  Berbasis  Particle Swarm  Optimization  Pada  Analisis  Sentimen  Anggota KPPS,” J. FASILKOM (teknologi Inf. dan ILmu KOMputer) , vol. 14, no. 1, pp. 75–79, 2024, doi:
https://doi.org/10.37859/jf.v14i1.6795.
[17]  A.  Wahyuningtyas,  I.  S.  Sitanggang,  and  H.  Khotimah, “Deteksi Spam pada Twitter Menggunakan Algoritme Naïve Bayes,” J. Ilmu Komput. dan Agri-Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 31–40, 2020, doi: 10.29244/jika.7.1.31-40.
[18]  A. Fatkhudin, A. Khambali, F. A. Artanto, and N. A. P. Zade, “Implementasi  Algoritma  Clustering  K-Means  Dalam Pengelompokan  Mahasiswa  Studi  Kasus  (Prodi  Manajemen Informatika),” J. Minfo Polgan , vol. 12, no. 2, pp. 777–783, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i2.12494.
[19]  I.  Rosyadi,  F.  A.  Artanto,  S.  E.  Rahmawati,  H.  Tri,  and  B. Joyo,  “Decision  Tree  Dalam  Analisis  Keputusan  Pembelian Program Pada Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia,” J. Fasilkom , vol. XII, no. III, pp. 141–144, 2022.
[20]  M.  F.  I.  Haq,  I.  Rosyadi,  M.  Nasir,  and  A.  Khambali, “Sentiment Analisis Ulasan Aplikasi Livin Pada Google Play Store,” J. Surya Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 24–29, 2024.
[21]  H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[22]  S. Hadianti and F. Yosep Tember, “Analisis Sentiment Covid- 19 Di Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Dan SVM,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  58–63,  2022,  [Online]. Available: www.Kaggle.com.