Arham, A., Swedia, E. R., Cahyanti, M. and Septian, M. R. D. (2022) “Implementasi Sentiment Analysis pada Opini Masyarakat Indonesia di Twitter terhadap Virus Covid-19 Varian Omicron dengan Algoritma Naïve Bayes , Decision Tree , dan Support Vector Machine ”, Sebatik, 26(2) Submitted:  2022-08-26 Accepted:  2022-10-07 Published:  2022-12-21
Sebatik Vol. 26 No. 2 Desember 2022 ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY DOI:10.46984/sebatik.v26i2.1961
IMPLEMENTASI SENTIMENT ANALYSIS PADA OPINI MASYARAKAT INDONESIA DI TWITTER TERHADAP VIRUS COVID-19 VARIAN OMICRON DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES , DECISION TREE ,

## DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Azriyan Arham 1) , Ericks Rachmat Swedia 2) , Margi Cahyanti 3) , dan M Ridwan Dwi Septian 4)
1,2,4 Teknik Informatika, Universitas Gunadarma
3 Sistem Informasi, Universitas Gunadarma
1,2,3,4 Jalan Margonda Raya No.100, Pondok Cina, Depok E-mail : riyanarham18@gmail.com 1) , ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id 2) , margi@staff.gunadarma.ac.id 3) , ridwandwiseptian@staff.gunadarma.ac.id 4)

## ABSTRAK
Covid-19 merupakan  suatu  penyakit  pneumonia  yang  menjadi  penyebab  pandemi  tahun  2020.  Selama  berlangsungnya pandemi, Covid-19 terus mengalami mutasi genetik yang menghasilkan varian-varian baru dengan fenotip, pola transmisi, dan virulensi yang beragam. WHO  sendiri mengelompokkan varian Covid-19 menjadi 3 varian, yaitu Variant of Interest (VoI), Variants  under  Monitoring (VUM),  dan Variants  of  Concern (VoC)  (Susilo  et  al.,  2022). Omicron merupakan muatsi Covid-19 yang termasuk ke dalam VoC dan diperkirakan memiliki daya transmisi lebih cepat daripada varian Delta sehingga  diindikasi  lebih  cepat  menyebar  (Susilo  dkk.,  2022).  Untuk  itu  dilakukan  penelitian  tentang  analisis  sentimen pengguna  Twitter  di  Indonesia  terhadap  Covid-19  varian Omicron .  Penelitian  menerapkan  tiga  algoritma  klasifikasi,  di antaranya  adalah  algoritma Naïve  Bayes ,  algoritma Support  Vector  Machine ,  dan  algoritma Decision  Tree .  Penelitian dilakukan dengan menggunakan Python sebagai  bahasa pemrograman dan Google Colaboratory sebagai tools . Penelitian ini menggunakan data Tweet sebanyak 3,931 data  yang diambil dari  tanggal  28 April 2022 hingga 4 Juni  2022.  Tahapan pada  penelitian  ini  terdiri  dari  penarikan  data,  data preprocessing ,  pelabelan  sentimen,  klasifikasi,  pengujian  model, visualisasi  data,  serta  implementasi  algoritma  ke  dalam platform website .  Analisis  yang  dilakukan,  algoritma  akurasi tertinggi adalah algoritma Support Vector Machine dengan nilai akurasi sebesar 81,68%, kemudian algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 74,25%, dan algoritma Decision Tree menghasilkan nilai akurasi sebesar 72,77%. Pada ketiga algoritma menggunakan data uji sebanyak 202 data. Sementara itu berdasarkan analisis yang dilakukan, didapatkan sentimen netral dengan sentimen tertinggi sebesar 63,7%, lalu sentimen negatif sebesar 21,1%, dan sentimen positif sebesar 15,2%.
Kata Kunci: Decision Tree, Klasifikasi, Naïve Bayes, Omicron, Support Vector Machine, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
SARS-CoV-2,  virus  penyebab  Covid-19  merupakan penyakit pneumonia penyebab pandemi tahun 2020. Selama berlangsungnya pandemi, Covid-19 terus mengalami mutasi genetik  yang  menghasilkan  varian-varian  baru  dengan fenotipe, pola transmisi, dan virulensi  yang beragam. WHO sendiri mengelompokkan varian Covid-19 menjadi 3 varian, yaitu Variant  of  Interest (VoI), Variants  under  Monitoring (VUM), dan Variants of Concern (VoC) (Susilo dkk., 2022). Salah  satu  varian  dari  VoC  adalah Omicron . Omicron diklasifikasikan  sebagai Variants  of  Concern (VoC)  karena mengalami  mutasi  berlipat  ganda,  pada omicron terdapat fenomena  pelarian  kekebalan  ( escape  immune ),  dan diperkirakan  memiliki  daya  transmisi  lebih  cepat  daripada varian  Delta  sehingga  lebih  cepat  menyebar  dibandingkan mutasi varian yang lainnya (Susilo dkk., 2022).
Untuk  mengetahui  opini  masyarakat  dengan  lebih efektif  dan  efisien  terkait  varian Omicron perlu  dilakukan analisis.  Analisis  yang  dapat  dilakukan  adalah  analisis
sentimen.  Algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  analisis  sentimen  adalah  menggunakan algoritma  klasifikasi  seperti  algoritma Naïve  Bayes, Support  Vector  Machine ,  dan Decision  Tree . (Sihombing & Yuliati, 2021). Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Ardiani  dkk.,
2020)  yang  berjudul  “ Implementasi  Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap
Pembangunan  di  Kota  Pontianak ”  yang  bertujuan untuk  melakukan  analisis Tweet untuk  analisis sentimen  opini  masyarakat  yang  tuliskan  ke  dalam Twitter. Implementasi dilakukan dengan mengklasifikasikan Tweet untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam tanggapan  masyarakat,  pada  penelitian  ini  metode pengklasifikasian  sentimen  yang  digunakan  adalah naïve bayes dengan membagi sentimen ke dalam tiga kelas,  yaitu  sentimen  positif,  sentimen  netral,  dan sentimen  negatif.  Pada  penelitian  ini  menggunakan
data  latih  yaitu  sebesar  450  dan  data  uji  sebesar  50  dengan akurasi yang dihasilkan sebesar 72%.
Algoritma Naïve  Bayes digunakan  oleh  (Saputro  & Sari,  2020)  dengan  penelitian  yang  berjudul  “ Naïve  Bayes Algorithm  Performance  Test  for  Student  Study  Prediction ”. Penelitian  ini  bertujuan  untuk    membuat  sistem  klasifikasi kelulusan pada Universitas AMIKOM Yogyakarta menggunakan  teknik  data  mining  dengan  algoritma Naïve Bayes .  Data  yang  digunakan  sebanyak  300  data  yang bersumber  dari  data  alumni  Universitas  AMIKOM Yogyakarta  angkatan  2012,  dan  2013  dengan  masing- masing data sebanyak 150 data. Penelitian ini menghasilkan rata-rata  akurasi  model Naïve  Bayes sebesar  68%,  nilai precision sebesar  61.3%,  nilai recall sebesar  65.3%,  dan nilai f1-score sebesar 61%.
Algoritma Naïve  Bayes juga    digunakan  oleh (Pamungkas  dkk.,  2020)  dengan  penelitian  yang  berjudul “ Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Supervised  Learning pada  Data  Bank  Customers  Menggunakan  Python ”. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan  metode–metode  pendekatan supervised learning dengan  menggunakan  studi  kasus data  churn modelling dari  kaggle.  Berdasarkan  hasil  perhitungan akurasi  metode supervised  learning yang  dilakukan  pada penelitian  ini,  diperoleh  nilai  79,1%  untuk  algoritma Naïve Bayes.
Algoritma Support  Vector  Machine digunakan  oleh (Parapat  et  al,  2018)  dengan  penelitian  yang  berjudul “Penerapan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM)  Pada Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  Anak ”. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi penyimpangan tumbuh kembang anak dengan menggunakan metode  SVM  yang  terdiri  dari  proses training sebagai pembelajaran  sistem  dan  testing  untuk  memperoleh  hasil klasifikasi.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  sebanyak 90 data yang terbagi menjadi 3 kelas. Kelas mewakili 3 jenis penyimpangan  tumbuh  kembang  anak  yaitu Down Syndrome , Autisme ,  dan Attention  Deficit  Hyperactivity Disorder .  Hasil  dari  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi rata-rata  sebesar  63,11%.    Algoritma  klasifikasi  teks  SVM ini  juga  dapat  digunakan  untuk  sentimen  analisis,  karena pada  dasarnya  sentimen  analisis  juga  mengklasifikasikan berdasarkan  tiga  sentimen,  yaitu  sentimen  positif,  negatif dan netral.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang telah dilakukan  oleh  (Ardiani  dkk.,  2020),  (Pamungkas  dkk., 2020),  (Parapat  et  al,  2018),  dan  (Saputro  &  Sari,  2020), peneliti  melakukan  pengembangan  dengan  menggabungkan algoritma Naïve  Bayes,  Decision  Tree ,  dan Support  Vector Machine sebagai  algoritma  klasifikasi  untuk  melihat sentimen  pengguna  Twitter  dalam  Bahasa  Indonesia terhadap  Covid-19  varian Omicron .  Penelitian  yang dilakukan menggunakan 3931 data. Penelitian ini diimplementasikan  ke  dalam  sebuah platform  website . Penelitian  ini  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  81,68% untuk  algoritma Support  Vector  Machine .  Untuk  algoritma Naïve Baye s menghasilkan nilai akurasi sebesar 74,25%, dan
nilai akurasi yang didapatkan oleh algoritma Decision Tree sebesar 72,77%.

## 2. RUANG LINGKUP
Adapun  ruang  lingkup  yang  ditetapkan  dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Tools yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis adalah Google Colaboratory.
2. Analisis  sentimen  yang  dilakukan  menggunakan bahasa pemrograman Python.
3. Data  yang  digunakan  bersumber  dari  Twitter dengan kata kunci “ Omicron ”.
4. Data  yang  digunakan  merupakan Tweet dalam Bahasa  Indonesia  sebanyak  3931  data  yang diambil dari tanggal 28 April 2022 hingga 4 Juni 2022.
5. Data  yang  diperoleh  diklasifikasikan  menjadi positif, negatif, dan netral.
6. Algoritma  yang  digunakan  adalah Naïve  Bayes, Support Vector Machine , dan Decision Tree .

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  ini  menjelaskan  bahan-bahan    dan metode  apa  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian ini, diantaranya.

## 3.1 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  suatu  metode yang  digunakan  untuk  mengekstrak  dan  memahami data tekstual yang berupa opini secara otomatis untuk menemukan  informasi  sentimen  yang  terkandung dalam sebuah opini. Pada analisis sentimen informasi sentimen  yang  terkandung  dalam  sebuah  opini  dapat diklasifikasikan  menjadi  tiga  bagian,  yaitu  sentimen positif, sentimen netral, dan sentimen negatif (Sari & Wibowo, 2019).
Dalam  KBBI  atau  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia kalimat sentimen positif adalah reaksi atau sikap  yang  meningkatkan  nilai  seseorang  atau sesuatu.  Sebagai  contoh  kalimat  sentimen  positif adalah  “ Senang  sekali  dengan  adanya  beberapa taman  dan  ruang  baca,  semoga  bisa  membuat  kota Pontianak lebih bersinar ” (Ardiani dkk., 2020).
Dalam  KBBI  sentimen  negatif  ini  adalah merupakan  reaksi  atau  sikap  yang  menurunkan  nilai seseorang atau sesuatu, jadi kalimat sentimen negatif akan  menyebabkan  penyurutan  nilai  pandang terhadap  sesuatu,  sehingga  membentuk tren  down (Ardiani dkk., 2020).
Selanjutnya pada kata sentimen netral ini sendiri di  dalam  KBBI  yang  berarti  tidak  berpihak,  kalimat bersentimen  netral  ini  merupakan  ekspresi  kalimat yang  tidak  bersifat  positif  maupun  negatif.  Contoh penggunaan dari kalimat sentimen netral ini adalah  : “ Mengunjungi  karnaval  khatulistiwa  di  Pontianak ” (Ardiani dkk., 2020).
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to)  the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including  lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## 3.2 Twitter
Twitter  adalah  sebuah  layanan  jejaring  sosial  (media sosial)  yang  memungkinkan  penggunanya  untuk  dapat mengirim  dan  membaca  pesan  berbasis  teks  yang  dikenal dengan sebutan kicauan ( Tweet ).  Media sosial ini didirikan pada  Maret  tahun  2006  oleh  Jack  Dorsey  dan  situs  jejaring sosialnya  diluncurkan  pada  Juli  2006.  Pada  Twitter pengguna  terdaftar  dapat  membuat Tweet dengan web interface atau mobile application (Zukhrufillah, 2018)
3.3 Covid-19 Varian Omicron Omicron merupakan  varian  mutasi  dari  Covid-19. WHO  sendiri  mengelompokkan  varian  Covid-19  menjadi  3 varian,  yaitu Variant  of  Interest (VoI), Variants  under Monitoring (VUM),  dan Variants  of  Concern (VoC).  VoI adalah  varian  dengan  perubahan  fenotip  yang  berdampak pada  pola  transmisi,  virulensi,  dan  antigenisitas,  contohnya adalah varian Lambda. Kemudian VUM  adalah jenis varian dengan  perubahan  fenotipe  namun  belum  diketahui  lebih lanjut  mengenai  peningkatan  transmisi,  dampak  morbiditas dan  mortalitas,  serta  virulensinya,  contoh  dari  varian  ini adalah Kappa, Iota, Eta, Epsilon, Zeta dan Theta. Kemudian VoC  adalah  varian  dengan  fenotip  yang  berdampak  negatif dan  mengalami  peningkatan  transmisi  yang  signifikan, contoh  dari  varian  ini  merupakan  Alpha,  Beta,  Gamma, Delta, dan yang terbaru adalah varian Omicron (Susilo dkk., 2022).
3.4 Machine Learning Machine learning merupakan sebuah model komputasi statistik  yang  berfokus  pada  prediksi  menggunakan komputer.  Algoritma machine  learning membangun  model matematika dari data sampel yang dikenal sebagai data latih atau  data training untuk  membuat  prediksi  atau  keputusan tanpa  diprogram  secara  eksplisit  untuk  melakukan  tugas. Alur kerja dari machine learning adalah dengan mengambil data  mentah  sebagai  input  dan  menghasilkan  prediksi sebagai output (Santoso et al., 2020). Pada machine  learning ,  data  yang  diproses  biasanya dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data training dan  data testing . Data training digunakan untuk melatih algoritma, sedangkan data  testing  digunakan  untuk  mengetahui  performa  dari algoritma  yang telah dilatih sebelumnya ketika  menemukan data baru (Fikriya dkk., 2017)
Machine  learning sendiri  dapat  diklasifikasikan menjadi  tiga  jenis,  yaitu supervised  learning , unsupervised learning , dan reinforcement learning (Santoso et al., 2020).
3.5 API dengan Bahasa Pemrograman Python API ( Application Programming Interface ). API sendiri adalah  program  yang  menjembatani  dua  aplikasi  untuk saling berkomunikasi ( interface ).  API memudahkan koneksi untuk  beberapa  sistem  yang  memiliki  arsitektur  berbeda. Aplikasi ini biasanya berjalan di web server , yang berfungsi untuk  memberikan  layanan  terhadap  permintaan  dari client seperti  pada  gambar  1.    Layanan  yang  diberikan  dapat berupa file html, dapat juga berupa data.  Data yang diminta
biasanya  berupa  JSON, image atau video . Web Server yang  cukup  terkenal  adalah  IIS  ( Internet Information  Services )  dari  perusahaan  Microsoft  dan Apache  dari  The  Apache  Software  Foundation Windows Server (Swedia ER dkk., 2022).
Gambar 1. API di Web Server
Python merupakan  bahasa  pemrograman  yang menyediakan  algoritma  dan  library  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  model machine  learning baik supervised  learning ataupun unsupervised learning .  Contoh library pada Python yang  dapat digunakan  untuk machine  learning adalah  NumPy, Pandas,  Matplotlib,  dan  Sklearn  ( Scikit  Learn ) (Retnoningsih & Pramudita, 2020).
Selain  memiliki library yang  dapat  digunakan untuk machine  learning,  Python juga  merupakan bahasa pemrograman yang sederhana jika dibandingkan  dengan  bahasa  pemrograman  lainnya seperti  Java,  C,  C#,  ataupun  C++  (Retnoningsih  & Pramudita, 2020).
Bahasa  pemrograman Python ini  juga  dapat dijalankan  di  berbagai  macam  platform  sistem operasi  seperti  Windows,  Linux,  dan  Apple  OS (Herwanto, 2019).

## 3.6 Scikit Learn
Menurut  Jason  dikutip  oleh  (Munawar  & Silitonga,  2019) Scikit  Learn adalah  modul  pada Python yang mengintegrasikan berbagai macam jenis algoritma machine  learning untuk supervised learning dan unsupervised learning , modul ini adalah model  efisien  untuk  data  mining  dan  analisis  data. Data  mining  sendiri  merupakan  suatu  proses pencarian  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode tertentu (Wijaya et al., 2021).
3.7 Preprocessing
Preprocessing merupakan  pemrosesan  data sebelum  dilakukannya  klasifikasi. Preprocessing bertujuan  untuk  menghilangkan noise seperti  simbol atau  kata  yang  tidak  diperlukan  yang  bisa memperlambat  pemrosesan  saat  berlangsungnya klasifikasi  (Musa‟adah  dkk.,  2018).  Gambar  2
merupakan  alur  proses preprocessing ((de  Araujo  dkk., 2022a)).
Gambar 2. Proses Preprocessing (de Araujo dkk., 2022b)

## 3.8 Klasifikasi Naïve Bayes
Naïve  bayes  adalah  metode  klasifikasi  ( supervised learning )  dengan  pendekatan  probabilistik.  Pendekatan  ini membuat  asumsi  mengenai  bagaimana  data  bisa  dihasilkan dengan menempatkan model probabilistik untuk mewujudkannya (Musa‟adah et al., 2018.
Menurut Andrew McCallum dan Kamal Nigam dikutip oleh  (Musa‟adah  et  al.,  2018  Klasifikasi Naïve  Bayes merupakan  metode  yang  sederhana  dengan  mengasumsikan bahwa  semua  atribut  pada  data  tidak  bergantung  satu  sama lain berdasarkan konteks kelas.
Menurut  (Pamungkas  et  al.,  2020  probabilitas  dalam klasifikasi Naïve Bayes dinyatakan dalam sebuah persamaan (1).
( | ) ( | ) ( ) ( ) (1) 3.9 Klasifikasi Decision Tree
Klasifikasi Decision  Tree merupakan  klasifikasi dengan  metode unsupervised  learning yang  berarti  proses pembelajaran  pada Decision  Tree dilakukan  dengan mengklasifikasikan  data  baru  berdasarkan training  samples yang sudah ada (Wijaya, 2021).

## 3.10 Klasifikasi Support Vector Machine
Support Vector Machine merupakan metode klasifikasi dengan  sistem  pembelajaran  yang  menggunakan  ruang hipotesis  yang  berupa  fungsi-fungsi  linear  di  dalam  sebuah fitur yang memiliki dimensi tinggi dan dilatih menggunakan algoritma  pembelajaran  berdasarkan  teori  optimasi  (Parapat et al, 2018).

## 3.11 Gambaran Umum
Pada  implementasi  „ sentiment  analysis’ pada  opini masyarakat  Indonesia  di twitter terhadap  virus  covid-19 varian omicron ini dilakukan proses diantaranya :
1. Pengumpulan data
2. Preprocessing Data
3. Pelabelan Sentimen
4. Klasifikasi
5. Visualisasi data
6. Implementasi Website

## 3.12 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  bersumber  dari  Twitter dan  diambil  ( crawling )  menggunakan  Twitter  API yang  didapatkan  melalui  pengajuan  menggunakan akun  Twitter  Developer.  Data  yang  didapat  berupa Tweet berbahasa Indonesia dengan total 3931 data. Crawling dilakukan  setiap  sembilan  hari  sekali yang  dilakukan  dari  tanggal  28  April  2022  hingga  4 Juni  2022. Flowchart dari  alur  atau  tahapan  dalam melakukan pengumpulan data pada gambar 3.
Gambar 3. Proses Pengumpulan Data

## 3.13 Preprocessing Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembersihan  data dengan menghilangkan noise seperti simbol atau kata yang  tidak  diperlukan  dan  membuat  data  menjadi lebih  terstruktur.  Tahap  data preprocessing yang dilakukan terdiri dari normalisasi data, filtering, case folding, stopword removal, stemming , dan tokenization .
3.14 Pelabelan Sentimen Pelabelan sentimen dilakukan dengan
memberikan  nilai  terhadap  masing-masing  sentimen (positif,  negatif,  dan  netral).  Untuk  data Tweet yang memiliki  sentimen  positif  akan  diberi  nilai  1,  untuk data Tweet yang  memiliki  sentimen  netral  akan diberikan  nilai  0,  dan  untuk  data Tweet yang memiliki  sentimen  negatif  akan  diberikan  nilai  -1. Flowchart dari  proses  pelabelan  sentimen  pada gambar 4 di bawah ini.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to)  the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including  lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Pada  proses  pelabelan,  didapat  sebanyak  204  data Tweet bersentimen  positif,  855  data Tweet bersentimen netral,  dan  284 Tweet bersentimen  negatif. Script untuk menampilkan  jumlah  masing-masing  sentimen  dapat  dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Jumlah Masing-Masing Sentimen

## 3.15 Klasifikasi
Setelah  pelabelan  berhasil  dilakukan,  selanjutnya adalah  melakukan  klasifikasi.  Klasifikasi  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes,  Support  Vector Machine, dan Decision  Tree .  Sebelum  dilakukannya klasifikasi, data Tweet dibagi menjadi dua bagian ( data split ) yaitu dengan rasio 85% untuk data latih ( data train) banding 15% untuk data uji ( data test ).

## 3.15.1 Klasifikasi Naïve Bayes
Akurasi  yang  didapatkan  dari  model  yang  dilatih menggunakan  algoritma Naïve  Bayes adalah  sebesar  74,25 %. Script yang  digunakan  untuk  menampilkan  nilai  akurasi dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Script Akurasi Naïve Bayes Sedangkan confusion  matrix dari  model  Naïve  Bayes dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Confusion Matrix Naïve Bayes
Kemudian untuk classification report dari model Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Classification Report Naïve Bayes

## 3.15.2 Klasifikasi Support Vector Machine
Akurasi  yang  didapatkan  dari  model  yang dilatih  menggunakan  algoritma  Support  Vector Machine  adalah  sebesar  81,68  %. Script yang digunakan  untuk  menampilkan  nilai  akurasi  dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Script Akurasi SVM
Sedangkan confusion matrix dari model Support Vector Machine dapat dilihat pada gambar 10.

## Gambar 10. Confusion Matrix Support Vector Machine
Kemudian  untuk classification  report dari model  Support  Vector  Machine  dapat  dilihat  pada gambar 11.

## Gambar 11. Classification Report Support Vector
Machine 3.15.3 Klasifikasi Decision Tree
Akurasi  yang  didapatkan  dari  model  yang dilatih menggunakan algoritma Decision Tree adalah sebesar  72,77  %.  Script  yang  digunakan  untuk menampilkan nilai akurasi dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar 12. Kode Program Akurasi Decision Tree
Sedangkan confusion matrix dari model Decision Tree pada gambar 13 yang ditunjukan di bawah ini.
Gambar 13. Confusion Matrix Decision Tree Kemudian  untuk classification  report dari  model Decision Tree dapat dilihat pada gambar 14.

## Gambar 14. Classification Report Decision Tree

## 3.16 Visualisasi Data
Pada  tahap  ini  data Tweet yang  sudah  memiliki  label sentimen  ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  visual  dengan cara memetakan data Tweet ke dalam diagram ( chart ) dan ke dalam  bentuk word cloud .  Diagram  yang  digunakan  adalah bar chart pada gambar 15.

## Gambar 15. Visualisasi Bar Chart

## 3.17 Implementasi Rancangan
Implementasi  rancangan  dibuat  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dan  kerangka  HTML.  Tampilan pada  aplikasi  dibuat  dengan  menggunakan form yang terdapat  pada  HTML  dengan method  post.  Method  post ini berfungsi untuk melakukan pertukaran data (mengambil dan mengirim)  antara  halaman website dengan  model  yang sudah dibuatkan dalam bentuk API.
Kemudian  proses  dari  aplikasi  ini  berawal  dari input data  yang  dikirimkan  ke  model  dan  model  mengembalikan data  berupa  angka  yang  mewakili  sentimen.  Untuk  angka  0 berarti  sentimen  bernilai  negatif,  untuk  angka  1  berarti sentimen bernilai netral, dan untuk angka 2 berarti sentimen bernilai positif. Alur proses dari aplikasi pada gambar 16.
Gambar 16. Flowchart Rancangan Aplikasi
4. PEMBAHASAN
Pada bagian ini merupakan hasil dari implementasi „ sentiment analysis’ diantaranya :

## 4.1 Implementasi
Untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen,  dapat memasukkan input berupa text dan  menekan  tombol proses. Setelah itu aplikasi akan menampilkan output dengan  masing-masing  algoritma  klasifikasi  ( Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Decision Tree ). Pada  aplikasi, output yang  akan  dihasilkan  berupa keterangan  mengenai  sentimen,  dapat berupa “Positif”, “Netral”, atau “Negatif”. Tampilan aplikasi ditunjukkan pada gambar 17.

## Gambar 17. Hasil Implementasi

## 4.2 Pengujian Aplikasi
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pengujian  pada implementasi  „ sentiment  analysis ‟  pada  opini masyarakat  Indonesia  di twitter terhadap  virus COVID-19  varian  omicron,  Hasil  uji  coba  dari aplikasi  yang  dibangun  dapat  dilihat  pada  tabel  1 berikut dengan keterangan positif (+), netral (=), dan negatif (-).
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to)  the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including  lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## Tabel 1. Hasil Uji Coba
Input SVM NB DT Aktual Saya berani terkena  Covid-19 varian Omicron
= = + + Saya  sedih  karena Covid-19 varian Omicron - = = - Saya panjatkan puji  syukur  karena Covid-19 varian Omicron
+ = = + Covid-19 varian Omicron bahaya untuk Kesehatan - - - - Sakit yang disebabkan oleh Covid-19 varian Omicron cukup parah
- -
- - Saya khawatir terkena  Covid-19 varian Omicron - = - - Covid-19 varian Omicron membuat saya semangat + =
= +
Covid-19 varian
Omicron membuat kita sehat + = +
+
Covid-19 varian
Omicron membuat
kita  patuh  pada peraturan + + = +
Covid-19 varian
Omicron membuat kita disiplin + = = +
Covid-19 varian Omicron membuat saya malas bekerja - = = -

## 5. KESIMPULAN
Pada  analisis  sentimen  yang  dilakukan  terhadap pengguna Twitter ,  didapatkan  sentimen  netral  dengan jumlah  tertinggi  yaitu  sebesar  63,7%,  kemudian  sentimen negatif  sebesar  21,1%,  dan  sentimen  positif  sebesar  15,2%. Algoritma  dengan  akurasi  tertinggi  pada  analisis  yang dilakukan adalah algoritma Support Vector Machine dengan nilai  akurasi  sebesar  81,68%.  Untuk  algoritma Naïve  Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 74,25%, dan nilai akurasi yang  didapatkan  oleh  algoritma Decision  Tree sebesar 72,77%.  Pada  ketiga  algoritma  tersebut  digunakan  data  uji sebanyak 202 data.

## 6. SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan labeling dengan  metode  lain  seperti  menggunakan  kamus Lexicon atau  pembobotan  TF-IDF  sehingga  proses labeling menjadi  lebih efisien. Selain itu pada penelitian selanjutnya juga dapat digunakan algoritma atau metode lain yang tidak memiliki ketergantungan pada dataset seperti CNN.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Ardiani,  L.,  Sujaini,  H.,  &  Tursina,  T.  (2020). Implementasi  Sentiment  Analysis  Tanggapan Masyarakat  Terhadap  Pembangunan  di  Kota Pontianak. JUSTIN (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi) , 8 (2), 183–190.
de Araujo, A. L., Hardell, C., Koszek, W. A., Wu, J.,
& Willemink, M. J. (2022a). Data Preparation for Artificial Intelligence. Dalam Artificial
Intelligence in Cardiothoracic Imaging (hlm. 37–
43). Springer.
de Araujo, A. L., Hardell, C., Koszek, W. A., Wu, J.,
& Willemink, M. J. (2022b). Data Preparation for
Artificial Intelligence. Dalam Artificial
Intelligence in Cardiothoracic Imaging (hlm. 37– 43). Springer.
Fikriya, Z. A., Irawan, M. I., & Soetrisno, S. (2017). Implementasi  extreme  learning  machine  untuk pengenalan  objek  citra  digital.  Jurnal  Sains  Dan Seni ITS, 6(1), A1–A6.
Herwanto,  H.  (2019).  Diagnosa  Statistik  Pemetaan Pemahaman  Bahasa  Pemrograman  Sebagai
Acuan Untuk Mempersiapkan Penelitian Mahasiswa.  NUANSA  INFORMATIKA,  13(2), 33.
Musa‟adah,  Y.,  Wihardi,  Y.,  &  others.  (2018).
Klasifikasi  Komentar  Spam  pada  Youtube Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,  Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 3(2), 54–59.
Pamungkas,  F.  S.,  Prasetya,  B.  D.,  &  Kharisudin,  I.
(2020). Perbandingan Metode Klasifikasi
Supervised  Learning pada Data  Bank Customers Menggunakan  Python.  PRISMA,  Prosiding Seminar Nasional Matematika, 3, 692–697.
Parapat,  I.  M.  (2018).  Penerapan  Metode  Support
Vector  Machine (SVM)  Pada  Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang Anak. Universitas Brawijaya.
Retnoningsih, E., & Pramudita, R. (2020). Mengenal Machine  Learning  Dengan  Teknik  Supervised Dan  Unsupervised Learning  Menggunakan Python. Bina Insani Ict Journal, 7(2), 156–165.
Santoso,  R.  R.  (2020).  Implementasi  Metode
Machine  Learning  Menggunakan  Algoritma Evolving  Artificial  Neural  Network  Pada  Kasus Prediksi Diagnosis Diabetes. Universitas Pendidikan Indonesia. Saputro,  I.  W.,  &  Sari,  B.  W.  (2020).  Uji  Performa Algoritma  Na\"\ive  Bayes  untuk  Prediksi  Masa Studi Mahasiswa. Creative Information Technology Journal, 6(1), 1–11.
Sari, F. V., & Wibowo, A. (2019). Analisis Sentimen Pelanggan  Toko  Online  Jd.  Id  Menggunakan Metode  Na\"\ive  Bayes  Classifier  Berbasis Konversi  Ikon  Emosi.  Simetris:  Jurnal  Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 10(2), 681– 686.
Sihombing,  P.  R.,  &  Yuliati,  I.  F.  (2021).  Penerapan Metode  Machine  Learning  dalam  Klasifikasi  Risiko Kejadian  Berat  Badan  Lahir  Rendah  di  Indonesia. MATRIK:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan Rekayasa Komputer, 20(2), 417–426. Susilo, A., Jasirwan, C. O. M., Wafa, S., Maria, S., Rajabto, W.,  Muradi,  A.,  Fachriza,  I.,  Putri,  M.  Z.,  &  Gabriella, S. (2022). Mutasi dan Varian Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): Tinjauan Literatur Terkini. Jurnal
Penyakit Dalam Indonesia, 9(1), 59–81.
Swedia  ER,  Fitriani  RR,  Cahyanti  M,  Ernastuti,  &  Septian MRD.  (2022).  Feed  Forward  Neural  Network  untuk Prediksi  Data  mplementasi  dengan  Python  dan  Flask API  pada  Sistem  Operasi  Windows  (1  ed.,  Vol.  978- 623-351-612–9). PT. Nas Media Indonesia.
Wijaya,  Y.  A.  (2021).  Analisa  Klasifikasi  menggunakan Algoritma  Decision  Tree  pada  Data  Log  Firewall. JURSIMA  (Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Manajemen), 9(3), 256–264.
Zukhrufillah,  I.  (2018).  Gejala  media  sosial  twitter  sebagai media  sosial  alternatif.  Al-I‟lam:  Jurnal  Komunikasi Dan Penyiaran Islam, 1(2), 102–109.