## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 1, Tahun 2023, pp. 111-116 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i1.51899

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received September 01, 2022 Revised September 03, 2022 Accepted March 21, 2023 Available online April 25, 2023

## Kata Kunci:
Analisis Sentimen, Chi Square, Covid- 19, Naïve Bayes, Seleksi Fitur.

## Keywords:
Sentiment Analysis, Chi Square, Covid- 19, Naïve Bayes, Feature Selection.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
Pemilihan Fitur  Chi  Square  Pada Algoritma Naïve  Bayes dan Pengaruhnya  Terhadap  Analisis  Sentimen  Masyarakat Indonesia  Tentang  Pembelajaran  Tatap  Muka  Pada  Masa Pandemi Covid-19

## A.Habiba
1 *, R. Rizal Isnanto 2 , J.Endro Suseno 3
1,2,3 Magister Sistem Informasi, Sekolah Pasca Sarjana, Universitas Diponegoro Semarang, Indonesia

## A B S T R A K
Kritik dan komentar yang disampaikan masyarakat Indonesia terkait kebijakan pemerintah  mengenai  pembelajaran  tatap  muka  di  masa  pandemi  Covid-19 menuai  pro  dan  kontra.  Tidak  sedikit  orang  tua  yang  khawatir  dengan kebijakan ini dikarenakan para orang tua masih takut akan penyebaran klaster baru Covid-19 di Indonesia yang semakin berkembang, di sisi lain banyak juga orang  yang  beropini  hal  ini  baik  diterapkan  mengingat  pembelajaran  secara daring dinilai kurang efektif karena banyak siswa yang sulit menerima materi yang  disampaikan  guru  secara  daring  serta  banyaknya  siswa  yang  belum memiliki perangkat yang memadai. Banyaknya opini yang dituliskan di Twitter membutuhkan  pengklasifikasian  sesuai  sentimen  yang  dimiliki  agar  mudah untuk mendapatkan kecenderungan opini tersebut apakah cenderung beropini netral, positif maupun negatif. Analisis sentimen dalam penelitian ini dilakukan dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  seleksi  ciri  Chi  Square  dalam melakukan  klasifikasi.  Hasil  analisis  yang  dari  metode  Naïve  Bayes  dengan seleksi ciri chi Square memiliki akurasi 93% dan tanpa seleksi ciri Chi Square memiliki akurasi 92%, sehingga dapat disimpulkan Metode Naïve Bayes dengan seleksi ciri Chi Square memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibanding tanpa menggunakan seleksi ciri Chi Square.

## A B S T R A C T
Criticisms  and  comments  submitted  to  the  Indonesian  people  regarding  government  policies  regarding  face-to-face learning  during  the  Covid-19  pandemic  have  pros  and  cons.  Not  a  few  parents  are  worried  about  this  policy  because parents are still afraid of the spread of the new cluster of Covid-19 in Indonesia which is growing while on the other hand many people who think this is good to apply considering that online learning is considered less effective because many students are difficult to receive material delivered by teachers online and many students who do not have adequate tools. The number of opinions written on Twitter requires classifying according to the sentiments they must get the tendency of these  opinions  whether  they  tend  to  have  neutral  opinions,  positive  or  negative.  Sentiment  analysis  in  this  study  was conducted using the Naïve Bayes method and chi square's characteristic selection in conducting classification. The results of the analysis of the Naïve Bayes method with chi square characteristic selection have an accuracy of 93% and without chi  square  characteristic  selection  has  an  accuracy  of  92%,  so  it  can  be  concluded  the  Naïve  Bayes  Method  with  chi square characteristic selection has a better accuracy compared without using chi square characteristic selection.

## 1. PENDAHULUAN
Wabah virus corona atau yang dikenal dengan COVID-19 dinyatakan sebagai pandemi oleh World Health  Organization (WHO)  pada  11  Maret  2020.  Akibatnya,  banyak  negara  di  dunia  menginstruksikan warganya  untuk  tinggal  di  rumah,  menghindari  kontak  fisik,  dan  melakukan  pembatasan  social (Nahdi, Ramdhani, Yuliatin, & Hadi, 2020; Rizal, Afrianti, & Abdurahman, 2021). Instruksi serupa juga dikeluarkan oleh pemerintah kepada semua institusi pendidikan agar menyelenggarakan kelas secara daring (Fairuz, Ramadhani, & Tanjung, 2021; Sepita & Suryanti, 2020). Maka dari itu, pembelajaran virtual adalah satu- satunya  pilihan  bagi  siswa  dan  guru  untuk  berkomunikasi (Widangsa  dan  Pratama,  2021). Namun semenjak diberlakukannya new normal , pembelajaran tatap muka di institusi pendidikan mulai dilakukan pada  zona  hijau  dengan  penentuan  prioritas  berdasarkan  jenjang  pendidikan  yang  lebih  tinggi  terlebih dahulu  dan  mempertimbangkan  kemampuan  peserta  didik  untuk  menerapkan  protokol  kesehatan  dan menjaga  jarak (Shaleh  &  Anhusadar,  2021). Presiden  Joko  Widodo  memastikan  kegiatan  pembelajaran tatap muka secara serempak akan dimulai pada awal September 2021. Hal tersebut dikemukakan Jokowi usai  meninjau  kegiatan  vaksinasi  di  SMAN  1  Beber,  Kabupaten  Cirebon,  Provinsi  Jawa  Barat,  dikutip
melalui  tayangan  Youtube  Sekretariat  Presiden.  Saat  ini,  ada  beberapa  daerah  di  wilayah  pelaksanaan pemberlakuan  pembatasan  kegiatan  masyarakat  (PPKM)  level  3  dan  2  yang  melakukan  uji  coba pembelajaran tatap muka. Menurut rencana, jika pembelajaran tatap muka diterapkan  secara serempak, maka akan dilakukan maksimal dua kali satu minggu dalam kurun waktu dua jam setiap harinya. Di sela peninjauan  vaksinasi,  Jokowi  berbincang  dengan  para  pelajar  yang  mengaku  sudah  tidak  sabar  untuk melaksanakan kegiatan belajar mengajar tatap muka, sehingga perbincangan ini menjadi trending topik di media sosial twitter (Astari, Divayana, & Indrawan, 2020; Fauziyyah, 2020) Twitter  adalah  salah  satu  media  pertukaran  informasi  yang  mudah  dan  popular.  Menurut eBizMBA, twitter berada di urutan kedua sebagai media sosial terpopuler setelah Facebook di dalam Top 15 Most  Popular  Social  Networking  Sites dengan  perkiraan  pengunjung  bulanan  yang  unik  berjumlah 310.000.000 (Berliana,  Shaufiah,  &  Sa’adah,  2018;  Rodiyansyah  &  Winarko,  2012) . Twitter  merupakan media sosial yang banyak digunakan di Indonesia dan memiliki persebaran serta distribusi informasi yang sangat  cepat.  Indonesia  menempati  peringkat  5  pengguna  Twitter  terbesar  di  dunia.  Oleh  karena  itu twitter adalah media social yang tepat untuk melakukan penelitian tentang pengklasifikasian opini public (Sari  &  Yova,  2020;  Widya,  Prasetya,  &  Anggrainingsih,  2018). Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi, diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  melakukan  analisis  sentimen  terkait  pembelajaran  tatap  muka  di masa pandemi. Analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan seleksi ciri Chi Square dalam melakukan klasifikasi (Haryanto, Mawardi, & Muljono, 2018; Kurniawan, 2018). Kelebihan dari Naïve Bayes adalah sederhana  tetapi  memiliki   akurasi  yang tinggi (Buslim, Putra, & Luh Kesuma Wardhani, 2019; Muhammad, Bukhori, & Pandunata, 2019). Berdasarkan hasil eksperimen, Naïve Bayes terbukti  dapat    digunakan    secara    efektif  untuk  mengklasifikasikan    berita    secara    otomatis    dengan akurasi    mencapai    90.23%.    Algoritma Naïve  Bayes yang  sederhana      dan      kecepatannya  yang      tinggi dalam  proses  pelatihan  dan  klasifikasi  membuat  algoritma  ini  menarik  untuk  digunakan  sebagai  salah satu metode klasifikasi (Amrullah, Anas, & Hidayat, 2020; Ernawati dkk, 2018). Pada penelitian ini akan dilakukan penggabungkan Naïve Bayes dengan seleksi ciri pada Bahasa pemrograman  Pyhton.  Penyeleksian  ciri  diperlukan  dalam  proses  memilih  subset  dari  ciri-ciri  yang relevan  untuk  digunakan  dalam  konstruksi  model  probabilistik Naïve  Bayes .  Penyeleksian  ciri  yang digunakan  adalah  seleksi  ciri chi  square yang  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  terhadap  kinerja algoritma Naïve Bayes jika menggunakan seleksi ciri chi square (Wongkar & Angdresey, 2019) . Dari data yang tersedia, sejumlah data akan digunakan untuk menguji hasil klasifikasi sistem Naïve Bayes dengan penyeleksian ciri chi square . Analisis sentimen yang digunakan bertujuan untuk mengetahui opini publik apakah  masyarakat  pro  dan  kontra  dengan  kebijakan  sekolah  tatap  muka  di  masa  pandemi  ini.  Hasil analisis ini nantinya dapat digunakan untuk menentukan kebijakan selanjutnya mengenai sekolah tatap muka di masa pandemi Covid-19.

## 2. METODE
Prosedur penelitian yaitu langkah-langkah yang dipakai untuk mengumpulkan data guna menjawab pertanyaan penelitian yang diajukan di dalam penelitian. Prosedur yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Kegiatan pengolahan data terdiri atas 4 tahapan dasar yaitu pengambilan data Twitter ( Web Scraping ), input , proses dan output , seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Kerangka Sistem Informasi

## 3. HASIL DAN BAHASAN
Hasil
Hasil  dari  penelitian  dibagi  menjadi  beberapa  tahapan.  Dalam  setiap  tahapan  akan  diberikan penjelasan akan source code yang digunakan dan hasil dari tahapan tersebut.

## Pengambilan Data Twitter
Pada penelitian ini pengambilan data twitter menggunakan teknik web scrapping . Scraping web adalah proses menggunakan bot otomatis untuk merayapi internet dan mengekstrak data.

## Simpan Data dengan Format CSV
Pada tahap ini untuk menyimpan data dalam fortmat dokumen CSV. Peneliti harus mengeskport menggunakan  pustaka  pandas  dari  format.txt  kedalam  format  csv. Source  code dari  eksport  ke  dalam format .csv dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Source Code Export

## Pra Pengolahan
Pada  tahap  prapengolahan  data,  data  mentah  terlebih  dahulu  dilakukan  proses case  folding , tokenizing , stemming , serta filtering . Hasil dari tahapan ini menghasilkan ciri yang digunakan sebagai data pembelajaran  mesin. Source  Code yang  berfungsi  untuk prapengolahan data  seperti Case  Folding, tokenizing, filtering dan stemming dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Prapengolahan
Seleksi Chi-Square Proses  perhitungan  nilai Chi-Square dari  tiap  ciri  yang  ada  pada Bag  of  words. Dengan didapatkannya  nilai Chi-Square dari  tiap  kata  pada  tiap  kategori  (positif  dan  negatif),  dapat  dilakukan eliminasi ciri-ciri berdasarkan rasio jumlah yang diinginkan. Perhitungan ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Chi Square Negatif dan Positif
Algoritma Naïve Bayes Pada implementasi algoritma Naïve Bayes terdapat dua hasil yang dapat dibandingkan yaitu hasil implementasi metode Bayes dengan seleksi ciri chi Square dan tanpa seleksi ciri chi square.

## Confusion Matrix
Pada  tahap  Confusion  Matrix  dapat  ditentukan  tingkat  akurasi  menggunakan  tabel  hasil pembentukan confusion matrik seperti yang disajikan pada Tabel 1 dan Tabel 2 .
Tabel 1. Confusion Matriks Naïve Bayes Tanpa Chi-Square
Prediksi Positif Negatif Aktual Positif 196 2 Negatif 22 81
Tabel 2. Confusion Matriks Naïve Bayes dengan Chi-Square
Prediksi Positif Negatif Aktual Positif 196 2 Negatif 20 82
Pembahasan Analisis sentimen dalam penelitian ini diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan negatif. Dari 301 data uji yang digunakan didapatkan 198 label sentimen positif atau sebesar  65,78%  dan 103 label sentimen  negatif  atau  sebesar  34,22%.  Bahwa  masyarakat  lebih  banyak  memberikan  sentimen  positif terkait pembelajaran tatap muka dimasa pandemi, sebagian dari sentiment positif berisi doa dan harapan dalam  menyambut  pembelajaran  tatap  muka (Agustin,  2021;  Pakpahan  &  Fitriani,  2020). Namun  tidak sedikit juga masyarakat yang memberikan sentimen negatif, beberapa sentimen negatif berisi kekecewaan yang  mana  salah  satu  penyebabnya  adalah  adanya  wacana  terkait  pembelajaran  tatap  muka  di  daerah tempat tinggalnya tetapi tidak terjadi (Nissa & Haryanto, 2020; Vhalery, Nur Alfilail, & Robbani, 2021).

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian pada penelitian ini maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan didapatkan bahwa sentimen masyarakat terkait pembelajaran  tatap  muka  di  tengah  pandemi  Covid-19  mendapatkan  respon  yang  cenderung  positif sebesar 65,78% dan sentimen negatif sebesar 34,22%. Analisis sentimen masyarakat Indonesia tentang pembelajaran  tatap  muka  di  masa  pandemi  Covid-19  dengan  metode Naïve  bayes dan  Seleksi  ciri Chi Square berhasil  dijalankan.  Hasil  analisis  yang  dari  metode Naïve  Bayes dengan  seleksi  ciri Chi  Square memiliki  akurasi  93%  dan  tanpa  Seleksi  Ciri Chi  Square memiliki  akurasi  92%,  Sehingga  dapat disimpulkan metode Naïve Bayes dengan seleksi ciri Chi Square memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibanding tanpa menggunakan seleksi ciri Chi Square.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Agustin,  M.  (2021).  Tipikal  Kendala  Guru  PAUD  dalam  Mengajar  pada  Masa  Pandemi  Covid  19  dan Implikasinya. Jurnal  Obsesi :  Jurnal  Pendidikan  Anak  Usia  Dini , 5 (1),  334 – 345. https://doi.org/10.31004/obsesi.v5i1.598.
Amrullah, A. Z., Anas, A. S., & Hidayat, M. A. J. (2020). Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square. Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , 2 (1), 40 – 44. https://doi.org/10.30812/bite.v2i1.804.
Astari, N. M. A. J., Divayana, D. G. H., & Indrawan, G. (2020). Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal Sistem Dan Informatika (JSI) , 15 (1). https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.332.
B erliana, G., Shaufiah, S., & Sa’adah, S. (2018). Klasifikasi Posting Tweet Mengenai Kebijakan Pemerintah Menggunakan Naïve Bayesian Classification. EProceedings of Engineering , 5 (1).
Buslim,  N.,  Putra,  A.  E.,  &  Luh  Kesuma  Wardhani.  (2019).  Chi-Square  Feature  Selection  Effect  On  Naive Bayes Classifier Algorithm Performance For Sentiment Analysis Document. Conference: 2019 7th International Conference on
Cyber
and IT Service Management (CITSM) . https://doi.org/10.1109/CITSM47753.2019.8965332.
Ernawati  dkk,  S.  Y.  (2018).  Implementation  of  The  Naïve  Bayes  Algorithm  with  Feature  Selection  using Genetic  Algorithm  for  Sentiment  Review  Analysis  of  Fashion  Online  Companies. International Conference
on Cyber and IT Service Management (CITSM) , 1 – 5. https://doi.org/10.1109/CITSM.2018.8674286.
Fairuz, A. L., Ramadhani, R. D., & Tanjung, N. A. F. (2021). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID- 19 Pada Media Sosial Twitter. Journal of Dinda (Data Science, Information Tehcnology, and Data Analytics) , 1 (1). https://doi.org/10.20895/dinda.v1i1.180.
Fauziyyah, A. K. (2020). Analisis Sentimen Pandemi Covid19 Pada Streaming Twitter Dengan Text Mining Python. Jurnal Ilmiah SINUS , 18 (2). https://doi.org/10.30646/sinus.v18i2.491.
Haryanto,  A.  W.,  Mawardi,  E.  K.,  &  Muljono.  (2018).  Influence  of  Word  Normalization  and  Chi-Squared Feature Selection on Support Vector Machine (SVM) Text Classification. International Seminar on Application for Technology of Information and Communication . https://doi.org/10.1109/ISEMANTIC.2018.8549748.
Kurniawan,  Y.  I.  (2018).  Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  C.45  Dalam  Klasifikasi  Data  Mining. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (4). https://doi.org/10.25126/jtiik.201854803. Muhammad,  A.  N.,  Bukhori,  S.,  &  Pandunata,  P.  (2019).  Sentiment  analysis  of  positive  and  negative  of youtube  comments  using  naïve  bayes – support  vector  machine  (nbsvm)  classifier. International Conference on Computer Science, Information Technology, and Electrical Engineering (ICOMITEE) , 199 – 205. https://doi.org/10.1109/ICOMITEE.2019.8920923.
Nahdi,  K.,  Ramdhani,  S.,  Yuliatin,  R.  R.,  &  Hadi,  Y.  A.  (2020).  Implementasi  Pembelajaran  pada  Masa Lockdown  bagi  Lembaga  PAUD  di  Kabupaten  Lombok  Timur. Jurnal  Obsesi :  Jurnal  Pend idikan Anak Usia Dini , 5 (1), 177 – 186. https://doi.org/10.31004/obsesi.v5i1.529.
Nissa, S. F., & Haryanto, A. (2020). Implementasi Pembelajaran Tatap Muka Di Masa Pandemi Covid-19.
Jurnal IKA PGSD (Ikatan Alumni PGSD) UNARS , 8 (2), 402.
https://doi.org/10.36841/pgsdunars.v8i2.840.
Pakpahan,  R.,  &  Fitriani,  Y.  (2020).  Analisa  Pemafaatan  Teknologi  Informasi  Dalam  Pemeblajaran  Jarak Jauh Di Tengah Pandemi Virus Corona Covid-19. JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh) , 4 (2), 30 – 36. Rizal, M., Afrianti, R.,  & Abdurahman, I. (2021). Dampak Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat ( PPKM ) bagi Pelaku Bisnis Coffe shop pada Masa Pandemi Terdampak COVID-19 di Kabupaten  Purwakarta  The  Impact  of  the  Policy  for  Implementing  Community  Activity Restrictions for Coffee Shop Busi. Jurnal Inspirasi , 12 (1), 97 – 105.
Rodiyansyah, S. F., & Winarko, E. (2012). Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan  Naive  Bayesian  Classification. IJCCS  -  Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems , 6 (1). https://doi.org/10.22146/ijccs.2144. Sari,  I.  C.,  &  Yova,  R.  (2020).  Sentiment  Analysis  of  the  Covid-19  Virus  Infection  in  Indonesian  Public Transportation  on  Twitter  Data:  A  Case  Study  of  Commuter  Line  Passengers. International Workshop on Big Data and Information Security (IWBIS) . https://doi.org/10.1109/IWBIS50925.2020.9255531. Sepita,  S.  F.,  &  Suryanti,  S.  (2020).  Pengaruh  Pembelajaran  Daring  Terhadap  Hasil  Belajar  Kognitif Mahasiswa Pada Mata Kuliah Limnologi. Journal of Research and Education Chemistry , 2 (2), 102. https://doi.org/10.25299/jrec.2020.vol2(2).5826.
Vhalery,  R.,  Nur  Alfilail,  S.,  &  Robbani,  H.  (2021).  Persepsi  Mahasiswa  Tentang  Pembelajaran  Online
“Google Classroom” Pada Minat Dan Motivasi Belajar. Intelektium , 2 (1). https://doi.org/10.37010/int.v2i1.271.
Widya, S. S., Prasetya, J. I., & Anggrainingsih, R. (2018). Twitter Sentiment Analysis of Movie Reviews Using Information Gain and Naïve Bayes Classifier. International Seminar on Application for Technology
of Information and Communication , 190 – 195. https://doi.org/10.1109/ISEMANTIC.2018.8549757.
Wongkar,  M.,  &  Angdresey,  A.  (2019).  Sentiment  Analysis  Using  Naive  Bayes  Algorithm  Of  The  Data Crawler:  Twitter. Fourth  International  Conference  on  Informatics  and  Computing  (ICIC) ,  1 – 5. https://doi.org/10.1109/ICIC47613.2019.8985884.