## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PENANGANAN KASUS PENEMBAKAN BRIGADIR J DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Sinar Surya Prabu Al Amin, Jajam Haerul Jaman, Garno Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang Jawa Barat Sinar.surya18207@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kepolisian adalah aparat pemerintahan yang bertugas untuk menjaga masyarakat indonesia dari kejahatan dan memberikan rasa nyaman dan aman untuk masyarakat indonesia. Pada penelitian bertujuan untuk mengetahui sentimental  masyarakat  terhadap  kasus  yang  sempat  viral  di  media  sosial  beberapa  waktu  yang  lalu,  untuk melakukan analisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap penanganan kasus penembakan Brigadir Nofriansyah Yoshua  Hutabarat  (Brigadir  J)  oleh  Irjen  Pol  Ferdy  Sambo  melalui  media  sosial  Twitter.  Maka  dilakukan  lah pengumpulan data dari tweet dengan menggunakan cara crawling data dari Twitter API, setelah mendapatkan data dari masyarakat melalui Twitter maka data akan di olah dengan beberapa cara yaitu pembersihan data dari noise dan  karakter  tidak  relevan,  terdapat  1720  data  tweet  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Metode  analisis sentimen yang digunakan adalah algoritma klasifikasi Naïve Bayes, dengan penerapan Knowledge Discovery in Database (KDD)  yang  meliputi Data Selection, Pre Processing, Transformation, Data Mining, dan  Evaluation. Selanjutnya,  dilakukan  pembobotan  sentimen  menggunakan  kamus  lexicon  dan  kamus  negative  words  untuk mengklasifikasikan data ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model dengan skenario pembagian data 70:30 memiliki kualitas analisis sentimen yang baik, dengan nilai akurasi sebesar 68% dan nilai AUC sebesar 0.76. Kata-kata yang sering muncul dalam dataset adalah "brigadir", "ferdy",  "sambo",  dan  "bunuh".  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  tentang  pandangan  dan  opini  masyarakat terhadap  penanganan  kasus  penembakan  Brigadir  J  di  Twitter.  Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi referensi data informasi  mengenai opini  masyarakat terkait isu sensitif dan  membantu pihak berwenang dalam memahami persepsi publik terhadap kasus tersebut.
Kata kunci: Analisis sentimen , Naive Bayes, Brigadir , Twitter, Sentimen skor

## 1. PENDAHULUAN
Analisis  sentimen  ialah  proses  otomatis  dalam memahami,  mengekstrak,  dan  memproses  data  teks untuk  menghasilkan  informasi  mengenai  sentimen yang  tersembunyi  dalam  sebuah  pernyataan.  Secara keseluruhan,  tujuan  dari  analisis  sentimen  adalah untuk  mengidentifikasi  pandangan  atau  sikap  yang diungkapkan  oleh  pembicara  atau  penulis  terhadap suatu  topik  atau  polaritas  keseluruhan  dalam  suatu teks.  Sikap  ini  bisa  berwujud  penilaian,  evaluasi, ekspresi emosional penulis saat menulis, atau dampak emosional dari tulisan penulis pada para pembaca atau pendengar.
Twitter  merupakan  platform  sosial yang interaktif yang memungkinkan pengguna untuk secara instan  mengungkapkan  kritik  terhadap  isu-isu  secara waktu  nyata..  Twitter  yang  banyak  dimanfaatkan untuk menyuarakan pendapat. Dalam kurun lebih dari satu dekade, Twitter telah berhasil  menarik perhatian dengan jumlah pengguna aktif bulanan mencapai 330 juta orang, dan setiap hari  menerima sekitar 500  juta cuitan (tweet) (Twitter, 2019).
Salah satu topik yang sedang hangat dibicarakan hingga menjadi tren di platform Twitter adalah insiden penembakan  yang  menimpa  Brigadir  Nofriansyah Yoshua  Hutabarat  (Brigadir  J)  oleh  Irjen  Pol  Ferdy Sambo.  Pada  kasus  ini  menjadi  berkepanjangan dikarenakan skenario yang dibuat oleh Irjen Pol Ferdy Sambo yang merekayasa ulang kejadian pembunuhan
tersebut. Dari penembakan  yang dilakukan oleh Irjen Pol  Ferdy  Sambo  kepada  Brigadir  J  ini  sudah melanggar HAM (Hak Asasi Manusia) dan melanggar pasal  340  KHUP  tentang  pembunuhan  berencana dengan  ancaman  maksimal  hukuman  mati,  penjara seumur hidup atau penjara selama-lamanya 20 tahun.
Kejadian  ini  pun  menimbulkan  komentar- komentar  masyarakat  di  twitter  dan  bahkan  menjadi trending topic hingga berhari-hari. Berbagai opini pun bermunculan terkait kasus penembakan brigadir J ini, baik  positif,  netral,  maupun  negatif  yang  mana  bias saja mempengaruhi kepercayaan masyarakat terhadap kredibilitas Polri.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Naïve Bayes Clasifier
Naïve Bayes Classifier diakui memiliki performa yang lebih unggul jika dibandingkan dengan beberapa metode  klasifikasi  lainnya  seperti  Decision  Tree, Support  Vector  Machine,  Fuzzy,  dan  sejenisnya. (Kurniawan,  2022).  Algoritma  naive  bayes  akan melakukan pekerjaan yang fantastis dalam mengklasifikasikannya.
Rumus
berikut mengilustrasikan teorema Bayes[1].
𝑃(𝐻|𝑋)   = P( X | H ). P(H) 𝑃(𝑋)
Keterangan X :  Sampel  data  belum  diketahui  labelnya  H :  Hipotesis  bahwa  x  merupakan  data  label P(H) : Peluang dari hipotesa H P(X) : Peluang data sampel
P(X|H) : Peluang data sampel apabila hipotesis benar P(H|X)  :  Peluang  hipotesis  berdasarkan  keadaan sampel.
Apabila  X  merujuk  pada  bukti,  dan  H  adalah hipotesis,  maka  P(H  |  X)  mewakili  kemungkinan bahwa  hipotesis  H  memiliki  kebenaran  berdasarkan bukti  X,  atau  lebih  tepatnya  P(H  |  X)  mewakili probabilitas posterior dari H dengan kondisi X. P(X | H)  melambangkan  probabilitas  posterior  dari  X dengan asumsi H. Sementara itu, P(H) mencerminkan probabilitas awal hipotesis H, dan P(X) mengacu pada probabilitas awal bukti X..

## 2.2. Crawling Data
Crawling  data  di  Twitter  adalah  tindakan mengakses informasi pengguna Twitter dan tweet dari server Twitter. Informasi ini diperoleh melalui Twitter API  (API).  Pengumpulan  data  ini  atau  langkah pengambilan  data  dari  Twitter  dilaksanakan  melalui penerapan  API  Key  Twitter,  dengan  bantuan  bahasa pemrograman Python untuk mengelola prosesnya. API Key Twitter adalah sebuah Application Programming Interface (API) yang  menyediakan beragam perintah, fungsi,  komponen,  serta  protokol  guna  memfasilitasi para pengembang dalam membangun sistem perangkat lunak.  Proses  pengambilan  data  dilakukan  melalui langkah  pembuatan  program  yang  melibatkan penggunaan  kata  kunci  untuk  mencari  tweet  sesuai dengan preferensi yang diinginkan[2].
2.3. Team Frequency-Inverse Document

## Frequency
Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  adalah  representasi  frekuensi  kemunculan suatu  kata,  frasa,  atau  unit  indeks  lainnya  dalam sebuah  dokumen.  Semakin  jarang  kata  atau  term muncul dalam berbagai dokumen, semakin tinggi nilai Inverse Document Frequency (IDF).[3].
𝑡𝑓  −   𝑖𝑑𝑓  = 𝑡𝑓 𝑥 𝑖𝑑𝑓 𝑖𝑑𝑓  = 𝑙𝑜𝑔 𝑛 𝑑𝑓
Keterangan:
tf
: Term Frequency idf
: Inverse Document Frequency N : Jumlah total dokumen dalam corpus N df :  Jumlah  dokumen  yang  mengandung  term sebuah kata

## 2.4. Analisis Sentimen
Menurut Al Saeedi dan Khan dalam (Kurniawan, 2022)  Analisis  sentimen  adalah  metode  untuk mengevaluasi  pendapat  yang  diekspresikan  dalam bentuk tulisan atau lisan dengan tujuan
mengidentifikasi  apakah  pendapat  tersebut  bersifat positif, negatif, atau netral. Tugas dasar dalam analisis sentimen  adalah  mengelompokkan polaritas dari teks dalam  data,  kalimat,  atau  fitur/tingkat  aspek,  serta menilai  apakah  pendapat  yang  disampaikan  dalam data,  kalimat,  atau  fitur  entitas/aspek  memiliki karakter positif, negatif, atau netral. Jika data tekstual semakin  banyak  yang  dikumpulkan,  maka  akan semakin  mudah  untuk  melakukan  korelasi  antar  text dan  jenis  sentimen.  Korelasi  ini  secara  bersamaan dapat  digunakan  untuk  memprediksi  orientasi sentimen berbagai jenis teks[4].

## 2.5. Text Mining
Menurut  Purbo  dalam  (Manik  dkk.,  2021)  Text mining merupakan penerapan prinsip dan teknik data mining  atau  eksplorasi  data  pada  dokumen  yang memiliki bentuk teks dengan format yang tidak teratur atau  beragam.  Eksplorasi  teks  bertujuan  untuk mengidentifikasi  pola-pola  berupa  informasi  dan pengetahuan  yang  memiliki  nilai  dalam  konteks tertentu.[5].

## 2.6. Confusion Matrix
Menurut  Yunita  dalam  (Anisa,  2019)  onfusion matrix  berfungsi  sebagai  perantara  yang  digunakan untuk  menganalisis  seberapa  baik  klasifikasi  dapat mengenali  elemen-elemen  (tupel)  dari  kelas  yang berbeda.  Misalkan  terdapat  dua  kelas,  maka  elemen- elemen tersebut akan diistilahkan sebagai tupel positif dan tupel negatif. True positive mengacu pada elemen- elemen  dari  kelas  positif  yang  berhasil  diidentifikasi dengan  benar  oleh  sistem  klasifikasi,  sedangkan  true negative adalah elemen-elemen dari kelas negatif yang juga diidentifikasi dengan tepat oleh sistem.
Namun,  dalam  klasifikasi  terdapat  kemungkinan terjadinya  kesalahan.  False  positive  terjadi  ketika elemen-elemen  dari  kelas  negatif  salah  diidentifikasi sebagai  elemen-elemen  kelas  positif,  sementara  false negative  terjadi  ketika  elemen-elemen  dari  kelas positif  salah  diidentifikasi  sebagai  elemen-elemen kelas negatif[6].

## 2.7. Data Mining
Menurut Larose dalam[7]. Data mining merupakan langkah dalam menemukan makna melalui identifikasi pola dalam sekumpulan data besar. Proses ini melibatkan penyaringan data yang tersimpan dalam suatu  repositori,  menggunakan  statistik  dan  teknik matematika, dengan tujuan mengungkapkan informasi yang memiliki signifikansi.
Data  Mining  adalah  proses  mengorek  data  yang terkumpul  untuk  mengubahnya  menjadi  informasi berharga bagi penggunanya. Ada beberapa teknik yang dikenal  dan  umum  digunakan  dalam  data  mining, antara  lain  klasterisasi,  klasifikasi,  asosiasi,  dan teknik-teknik  lain  yang  berkembang  sesuai  dengan perubahan tren data saat ini.

## 2.8. KDD (Kmowledge Discovery in Database)
Menurut  Liliana  Swastina  dalam  (Anisa,  2019) Knowledge  Discovery  In  Databases  (KDD) merujuk pada  proses  yang  tidak  sederhana  untuk  menemukan dan mengenali pola dalam data. Pola yang ditemukan harus memiliki kriteria validitas, kebaruan, kemanfaatan,  dan  pemahaman. KDD melibatkan integrasi  teknik  dan  penemuan  ilmiah,  serta interpretasi  dan  visualisasi  dari  pola-pola  yang ditemukan  dalam  sejumlah  kumpulan  data .  KDD secara  umum  terdiri  dari  lima  tahap,  yaitu  pemilihan data, pra-pemrosesan/pembersihan, transformasi, penambangan data, dan interpretasi/evaluasi . [8]

## 2.9. Twitter API
Twitter API (Application Programming Interface)  merupakan  fasilitas  yang  disediakan  oleh Twitter  untuk  melakukan  pengumpulan  data.  API Twitter  sendiri  adalah  tools  yang  paling  baik  untuk mengumpulkan data yang dihasilkan melalui interaksi antar pengguna Twitter. Untuk dapat mengakses API, pengguna  dapat  mengajukan  akun  pengembang  atau developer. Setelah aplikasi disetujui,  maka pengguna memiliki  akses  atas  4  macam  kunci  yaitu  consumer key, consumer secret, access token, dan access secret. Kunci-kunci  tersebut  nantinya  dapat  mengotentikasi pengguna untuk mengakses data Twitter[9].

## 2.10. Twitter
Twitter  merupakan  suatu  platform  media  sosial yang  sangat  diminati  oleh  pengguna  internet, khususnya  kalangan  muda.  Hal  ini  disebabkan  oleh kemampuan  Twitter  yang  memungkinkan  pengguna untuk berbagi pendapat atau opini, yang sering disebut sebagai  "cuitan".  Melalui  tulisan  di  Twitter,  individu dapat dengan bebas berbagi informasi dan mengemukakan pandangan tanpa batasan.
Dalam kurun waktu lebih dari satu dekade sejak didirikan,  Twitter  berhasil  mencapai  angka  330  juta pengguna  aktif  setiap  bulan,  dengan  jumlah  cuitan (tweet) yang mencapai sekitar 500 juta setiap harinya (Twitter, 2019). Jadi sangat mungkin untuk melakukan suatu  survei  sebuah  opini  karena  dengan  banyak  nya pengguna aktif, salah satunya di Indonesia[10].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  diterapkan  dalam studi  ini  ialah  knowledge  discovery  in  Database (KDD).  Proses  tahapan  metodologi  ini  dengan mengadopsi  metode  KDD  melibatkan  langkah- langkah  seperti pemilihan data, pra-pemrosesan data, transformasi  data,  penambangan  data,  serta  evaluasi dan  interpretasi  pengetahuan.  Adapun  tahapan  KDD yang digunakan yaitu:
1. Data Selection
Pada tahap awal ini, data-data pada database akan diseleksi kemudian disimpan didalam berkas yang terpisah.
2. Pre-processing/Cleaning Tahapan berikutnya adalah melakukan pembersihan  terhadap  data-data  yang  sudah diperoleh sebelum dilakukan proses data mining.
3. Transformation
Tahapan ini merupakan suatu proses dimana akan dilakukannya transformasi atau perubahan  bentuk data  terhadap  data-data  yang  sudah  di  bersihkan sehingga  nantinya  data  tersebut  dapat  dilanjutkan ke dalam proses data mining.
4. Data Mining
Di  dalam  tahapan  ini  akan  dilakukan  proses pencarian pola atau informasi dengan menggunakan metode atau teknik tertentu terhadap data-data.
5. Interpretation/Evaluation Tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  yang  dimana akan  dilakukannya  proses  evaluasi  terhadap  hasil dari proses data mining yang sudah dilakukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui sentimen dari  cuitan-cuitan para pengguna Twitter di Indonesia terkait kasus penembakan brigadir JTweet- tweet yang ada akan diurutkan menjadi tiga kelompok berbeda,  yaitu  positif,  negatif,  dan  netral,  dengan bantuan  metode  klasifikasi  Naive  Bayes  Classifier. Hasil klasifikasi dan perhitungan skor sentimen dapat menjadi  referensi  data  informasi  tentang  pandangan atau  opini  masyarakat  terkait  kasus  tersebut  di  masa mendatang .

## 4.1. Data Selection
Hasil  dari  langkah  ini  menghasilkan  himpunan data  yang  akan  dipergunakan  dalam  penelitian  ini. Metode  yang  diterapkan  adalah  pengambilan  data (crawling)  melalui  Twitter  API  pada  tanggal  2 November 2022.
Gambar 1. Dataset Penelitian dari Hasil Selection
Data  yang  diperoleh  berupa  kumpulan  cuitan dengan  jangka  waktu  yang  dimulai  dari  tanggal...  2 November  2022  hingga  30  November  2022,  dan berhasil  mengumpulkan  5.068  tweet,  seperti  yang terlihat pada Gambar 4.1.

## 4.2. Pre Proccesing/ Cleaning
Setelah pengumpulan kumpulan data, terungkap bahwa  jenis  dataset  yang  ada  belum  optimal  untuk keperluan proses data mining. Maka dari itu, langkah
pra-pemrosesan  perlu  diterapkan  untuk  menghapus kata-kata atau karakter yang tidak relevan.
Dalam hasil contoh tersebut, sebelum mengalami tahap  pembersihan  (cleaning),  masih  terdapat  URL, karakter,  emotikon,  dan  hashtag  yang  tidak  relevan untuk  proses  klasifikasi.  Tetapi,  setelah  melewati tahap  pembersihan,  tweet  tersebut  telah  dibersihkan sehingga  dapat  dilakukan  proses  klasifikasi  dengan baik.
Pada  langkah  ini,  terjadi  transformasi  semua huruf besar dalam dataset menjadi huruf kecil. Proses ini...  bertujuan  untuk  melakukan  penyeragaman karakter dalam data yang akan diproses, sehingga pada tahap  preprocessing  selanjutnya  dapat  Menghasilkan hasil  pra-pemrosesan  yang  efektif.  Di  bawah  ini merupakan ilustrasi hasil tahap penyederhanaan huruf (case folding) yang terdapat dalam Tabel 2.
Tabel 1. Tabel contoh hasil data cleaning Twit sebelum dilakukan cleaning Tweet  setelah dilakukan cleaning Belum ada temuan oleh Timsus Polri terkait sosok kakak asuh Ferdy Sambo yang disebut meringankan vonisnya pada kasus Brigadir J. #TempoNasional https://t.co/yHaTGJ0EIm Belum ada temuan oleh Timsus Polri terkait sosok kakak asuh Ferdy Sambo yang disebut meringankan vonisnya pada kasus Brigadir J Sangat Menyayangkan Sikap Jokowi, Pengacara Brigadir J Membicarakan Pilpres 2024, Ajak Masyarakat Â Pilihâ€ https://t.co/uHYz7uShnL Sangat Kecewa dengan Jokowi, Pengacara Brigadir J Ungkap Isu Pilpres 2024 dan Mengajak Masyarakat untuk Memilih Tabel 2. Tabel contoh hasil tahap case folding Twit  sebelum dilakukan  Case Folding Tweet  setelah dilakukan  Case Folding Ketidak berpihakan Irjen Ferdy  Sambo  Terhadap Ucapan Bharada E Brigadir  J  yang  Sudah Menyerah dan Ketakutan, Namun Tetap Mengalami  Akhir  yang Tragis  Meskipun  Telah Memohon Maaf. Tindakan  kejam  Irjen Ferdy Sambo yang diutarakan oleh Bharada  E  Brigadir  J, yang  telah  menyerah dan  merasa  takut,  tetap berujung pada penghapusan  meskipun permohonan maaf sudah diajukan. Sosok yg mampu mendengarkan dan yakin  dgn  nuraninya Sebaliknya  Bharada  E justru  menyelamatkan diri  dan  dgn  teganya menembak mati sahabatnya sendiri Sungguh memilukan sosok yg mampu mendengarkan dan yakin  dgn  nuraninya sebaliknya  bharada  e justru  menyelamatkan diri  dan  dgn  teganya menembak mati sahabatnya sendiri sungguh memilukan Komnas HAM menyebut ada penembak  lain  selain Tersangka FS dan Bharada  E  pernyataan ini disampaikan kemungkinan untuk mengimbangi rekomendasi dari Komnas  HAM  bahwa adanya Pelecehan Seksual  di  Magelang karena  Komnas HAM di Buli komnas  ham  menyebut ada penembak lain selain  tersangka  fs  dan bharada  e  pernyataan ini disampaikan kemungkinan untuk mengimbangi rekomendasi dari komnas  ham  bahwa adanya pelecehan seksual  di  magelang karena  komnas  ham  di buli
Setelah  melakukan  tahap  case  folding,  terlihat bahwa  semua  huruf  dalam  dataset  berubah  menjadi huruf kecil, termasuk kata-kata yang seharusnya dalam huruf kapital. Proses ini bertujuan untuk mempermudah proses klasifikasi. Sebagai contohnya, kata  "HAM"  yang  sebelumnya  ditulis  dalam  huruf kapital, setelah mengalami tahap case folding berubah menjadi huruf kecil "ham".
Setelah  membersihkan  data  dan  mengubahnya menjadi  huruf  kecil,  langkah  berikutnya  adalah tokenizing.  Tokenizing  adalah  langkah  pembagian kalimat  dalam  data  komentar  menjadi  kata  per  kata. Proses  ini  akan  memberi  kemudahan  saat  beralih  ke tahap transformasi, karena data akan diproses per kata daripada  per  kalimat.  Hasil  dari  proses  tokenizing dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel hasil proses tokenizing Twit sebelum dilakukan Tokenizing Tweet setelah dilakukan Tokenizing Acara  Brigadir  J Kebanyakan  Lebar Omong  Fokus  Aja Brigadir J Udah Tau Kapolri Udah  Pecat Sambo Banyak Bacot Acara ‘acara’,‘brigadirj’, ‘kebanyakan’,  ‘lebar’,
‘omong’, ‘fokus’, ‘aja’, ‘brigadirj’, ‘udah’,  ‘tau’, ‘kapolri’,  ‘udah’, ‘pecat’, ‘sambo’,‘banyak’, ‘bacot’, ‘acara’
Semangat Kamaruddin Biarpun Selesai Bela Keluarga  Brigadir J Tetap  Suara  Benar Jujur ‘semangat’, ‘kam aruddin’, ‘biarpun’,
‘selesai’, ‘bela’, ‘keluarga’, ‘brigadirj’,  ‘tetap’, ‘suara’,  ‘benar’,  ‘jujur’
Pada  Tabel  3.  memperlihatkan  hasil  dari  Pada tahap tokenisasi, data cuitan yang sebelumnya berupa rangkaian  kalimat  telah  berhasil  diuraikan  menjadi kata-kata  per  kata.  Setiap  kata  dipisahkan  oleh  tanda kutip  satu  yang  diletakkan  di  awal  dan  akhir  huruf pada setiap kata.
Langkah  selanjutnya  adalah  tahap  Stopword Removal,  di  mana  kata-kata  yang  tidak  relevan  akan disaring untuk proses klasifikasi  lebih  lanjut.  Contoh kata-kata yang tak relevan adalah "yang," "dan," "di," "dari,"  serta  "nya."  Dalam  tahap  ini,  akan memanfaatkan  dokumen  yang  berisi  daftar  kata stopword untuk membantu menyaring kata-kata yang tidak bermanfaat dalam proses klasifikasi. Output dari tahap  Penghapusan  Stopword  yang  didukung  oleh dokumen  yang  berisi  daftar  kata  stopword  dapat diamati pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil proses filtering atau stopward removal
Twit sebelum dilakukan Filtering Tweet  setelah dilakukan Filtering ‘gw’,‘denger’,‘ulang’,
‘omongannya’, ‘si’, ‘gl’, ‘ke’,‘bapaknya’,‘alm’,‘bri gadir’,‘j’,‘lgsg’,‘emosi’,‘d an’,‘amarah’, ‘gw’,‘naik’, ‘jd’, ‘ga’,‘bs’, ‘tidur’, ‘setan’, ‘alas’, ‘itu’, ‘pendeta’,‘masuk’,‘neraka ’,‘aja’, ‘lu’, ‘keparat’
gw’,‘denger’, ‘ulang’, ‘omongannya’, ‘gl’, ‘ke’, ‘alm’,‘brigadir’, ‘j’, ‘lgsg’, ‘emosi’,‘amarah’, ‘gw’, ‘jd’, ‘ga’, ‘bs’,‘tidur’, ‘setan’, ‘alas’, ‘pendeta’, ‘masuk’, ‘neraka’, ‘aja’, ‘lu’, ‘keparat’
‘rakyat’, ‘kdu’,‘kawal’, ‘pembunuh’,‘brigadir’,‘j’, ‘agar’, ‘tersangka’, ‘bsa’, ‘di’,‘jerat’, ‘hukum’, ‘yg’, ‘sesuai’
‘rakyat’, ‘kdu’,‘kawal’, ‘bunuh’,‘brigadir’,‘sangka’, ‘bsa’, ‘jerat’, ‘hukum’, ‘sesuai’
Pada  contoh  diatas  dijelaskan  bahwa  ada beberapa  kata  yang  dihilangkan  seperti  kata  terus, lanjut dan sebagainya.
Langkah  akhir  dalam  pra-pemrosesan  adalah proses  stemming,  yang  bertujuan  untuk  mengubah kata-kata  dalam  dokumen  menjadi  bentuk  dasarnya. Proses  ini  mengaplikasikan  pustaka  kata  dasar. Perbedaan antara kondisi sebelum dan setelah proses stemming ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Proses kata sebelum dan sesudah stemming
Kata Sebelum Stemming Kata Sesudah Stemming Pembunuh Bunuh Penembakan Tembak Kekuatan Kuat
Kekuasaan Kuasa Menggunakan Guna Bantuaan Bantu
Pada  tabel  5.  Terdapat  contoh  kata  kata  yang sudah  melalui  proses  stemming,  dan  hasil  proses stemming di dalam dataset dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil proses stemming
Twit sebelum dilakukan Stemming Tweet  setelah dilakukan Stemming
‘gw’,‘denger’,‘ulang’, ‘omongannya’,‘si’,‘gl’ ,‘ke’,‘bapaknya’,‘alm’ ,‘brigadir’,‘j’,‘lgsg’,‘e mosi’,‘dan’,‘amarah’, ‘gw’, ‘naik’, ‘jd’, ‘ga’, ‘bs’,  ‘tidur’,  ‘setan’, ‘alas’,‘itu’,‘pendeta’,‘ masuk’,  ‘neraka’, ‘aja’, ‘lu’, ‘keparat’
‘denger’,‘ulang’,‘omongan’ ,‘brigadir’,‘emosi’,‘amarah’ ,‘tidur’,  ‘setan’,  ‘alas’, ‘pendeta’,‘masuk’, ‘neraka’, ‘aja’, ‘keparat’
‘rakyat’,‘kdu’,‘kawal’, ‘pembunuh’,‘brigadir’ ,‘j’,‘agar’, ‘tersangka’, ‘bsa’,‘di’‘jerat’, ‘hukum’, ‘yg’, ‘sesuai’
‘rakyat’, ‘kawal’, ‘bunuh’, ‘brigadir’,‘sangka’,‘jerat’, ‘hukum’, ‘sesuai’
Dilihat  dari  Tabel  6,  kata  'pembunuh'  telah mengalami  proses  stemming  dengan  menghapus imbuhan  yang  ada  sehingga  kembali  menjadi  bentuk kata dasarnya yaitu 'bunuh'. Setelah proses preprocessing  dilakukan,  jumlah  dataset  berkurang menjadi 1720 karena beberapa data yang dihilangkan tidak relevan untuk proses klasifikasi dan juga terdapat banyak duplikasi data

## 4.3. Transformation Data
Tahap  selanjutnya  setelah  selesai  melakukan tahap preproccesing, yaitu Langkah transformasi data. Sebelum menerapkan transformasi data, langkah awal dilakukan  dengan  melakukan  pembobotan  sentimen untuk  memberikan  label  pada  data.  Dalam  tahap pembobotan  sentimen,  dilakukan  perhitungan  skor sentimen  dengan  menghitung  jumlah  kata  yang memiliki  sentimen  positif  dan  negatif.  Skor  ini dihasilkan  melalui  analisis  polaritas  yang  terdapat pada  dataset.  Pelabelan  data  kata  bersentimen  positif dan  kata  bersentimen  negatif  dibantu  dengan  kamus bahasa yang sudah di tersedia.
Kamus sentimen dan negatif tersebut di dapatkan dengan  mengunduh  dokumen  khusus  yang  berisi kalimat  yang  berbobot  positif  dan  kalimat  berbobot negatif.  Untuk  dokumen  yang  berisi  kamus  sentimen positif  dan  negatif  dapat  dilihat  pada  lampiran  4. Berikut  contoh  isi  dari  dokumen  khusus  yang  berisi kamus  kalimat  berbobot  positif,  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Kamus Sentimen positif
Pada  gambar  2  pembobotan  sentimen  dihitung dengan  memberi  nilai,  untuk  kalimat  sentimen berbobot  positif  diberi  nilai  1  dan  untuk  kalimat sentimen berbobot negatif diberi nilai -1. Dan Berikut contoh  isi  dari  dokumen  khusus  yang  berisi  kamus kalimat berbobot negatif, dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Kamus sentimen negatif
Setelah  menambahkan  kamus  skor  sentimen positif  dan  negatif  dengan  mengunduh  dokumen khusus,  Oleh  karena  itu,  langkah  berikutnya  adalah melakukan  perhitungan  skor  sentimen  dengan mengevaluasi  polaritas  dari  setiap  kalimat  yang terdapat  dalam  data  cuitan.  Apabila  skor  sentimen tersebut memiliki nilai yang lebih besar dari nol, maka sentimen  tersebut  akan  dikategorikan  sebagai  positif. Sebaliknya,  jika  skor  sentimen  memiliki  nilai  yang kurang dari nol, maka kalimat tersebut akan masuk ke dalam  kategori  negatif.  Hasil  pembobotan  skor sentimen dengan menggunakan kamus kalimat positif dan negatif dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil pembobolan skor sentimen
Hasil  dari  pembobotan  skor  sentimen  dilanjut kan ketahap klasifikasi selanjutnya dengan menyimpan ke dalam file berformat CSV. Ringkasan hasil dari  jumlah pelabelan data sentimen positif  dan negatif, dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Jumlah skor sentimen pelabelan data.
Label/ Kelas Jumlah Positif 325 Negatif 301 Netral 1094 Total 1720
Hasil pembobotan skor sentimen  pelabelan data berjumlah  1720  data  dengan  kelas  positif  berjumlah 325  data,  kelas  negatif  301  data,  dan  kelas  netral berjumlah 1094. Setelah melakukan pembobotan skor sentimen  dan  pelabelan  data  dilanjutkan  ke  proses transformation data.
Pada tahap ini, dilakukan pemberian nilai  bobot pada kata-kata menggunakan metode pembobotan TF ( Term  Frequency )  dari  data  komentar  yang  telah melalui  langkah  pelabelan  dan  pembobotan  skor sentimen. Berikut adalah hasil dari proses transformasi data,  yang  dapat  ditemukan  dalam  ilustrasi  pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil proses transformation data melalui implementasi TF-IDF
Pada  Gambar  5  dapat  dilihat  pada  setiap kata/terms  dalam  corpus  mempunyai  bobot  nilainya masing  –  masing  dan  bisa  dilanjutkan  ke  tahap klasifikasi selanjutnya.

## 4.4. Data Mining
Setelah  melalui  langkah  transformasi  data, langkah selanjutnya adalah proses penambangan data. Tahap  ini  merupakan  langkah  klasifikasi  data  yang dijalankan  dengan  menerapkan  model  dari  algoritma Naive Bayes, yakni Multinomial Naive Bayes, dengan memanfaatkan  pustaka  sklearn.  naive_bayes  yang tersedia dalam bahasa pemrograman Python. Ilustrasi implementasi  algoritma  Multinomial  Naive  Bayes dapat ditemukan dalam Gambar 6 sebagai berikut.
Gambar 6. Library Multinominal Bayes.
Dalam  riset  ini,  metode  pengolahan  data  yang digunakan  menggabungkan  algoritma  Naïve  Bayes dalam  empat  skenario  berbeda,  yaitu  rasio  90:10, 80:20,  70:30,  dan  60:40.  Penilaian  sentimen  terkait penanganan kasus Brigadir J ini menggunakan Naïve Bayes  Classifier  sebagai  alat  klasifikasi,  dengan Confusion  Matrix  berperan  dalam  memberikan  nilai akurasi prediksi mesin terhadap data yang telah diolah. Berikut  adalah  pembagian  antara  data  latihan (training) dan data uji (testing)
Tabel 8. Tabel skenario pembagian Split Data Presentase Data Jumlah Data Training Testing Training Testing 90% 10% 1548 172 80% 20% 1376 344 70% 30% 1204 516 60% 40% 1032 688 Total 1720

## 4.5. Evaluation
Setelah  tahap  pembentukan  model  berhasil diselesaikan, model yang dihasilkan dari tiap skenario akan dites. Evaluasi hasil pengujian model ini meliputi nilai akurasi, presisi, recall, dan f-measure (f1-score). Berikut  ini  merupakan  perhitungan  evaluasi  untuk setiap model skenario yang telah diuji. 1. Skenario 1 (90% : 10%)
Ilustrasi  di  bawah  ini  menunjukkan  hasil klasifikasi  yang  dilakukan  menggunakan  komposisi 90% data latihan dan 10% data uji.
Gambar 7. Hasil skenario 1
Berdasarkan  gambar  7,  Dari  klasifikasi  yang menerapkan  metode  Naive  Bayes  pada  rasio  90:10, tercatat bahwa hasilnya menghasilkan tingkat  akurasi sebesar 62%, presisi sebesar 47%, recall sebesar 49%, dan nilai f-measure sebesar 47%.
2. Skenario 2 (80% : 20%)
Gambar dibawah ini adalah hasil dari klasifikasi dengan  menggunakan  persentase  80%  data  training dan 20% data testing.
Gambar 8. Hasil skenario 2.
3. Skenario 3 (70% - 30%)
Gambar dibawah ini adalah hasil dari klasifikasi dengan  menggunakan  persentase  70%  data  training dan 30% data testing
Gambar 9 Hasil skenario 3
Berdasarkan  gambar  9,  Dari  hasil  klasifikasi yang  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan rasio  70:30,  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  68%, presisi  sebesar  52%,  recall  sebesar  53%,  dan  nilai  f- measure sebesar 51%.
4. Skenario 4 (60% : 40%)
Gambar dibawah ini adalah hasil dari klasifikasi dengan  menggunakan  persentase  60%  data  training dan 40% data testing
Gambar 10. Hasil skenario 4
Berdasarkan illustrasi pada Gambar 10, hasil dari klasifikasi  yang  mengadopsi  algoritma  Naive  Bayes dengan  rasio  60:40  menghasilkan  akurasi  sebesar 66%, presisi  sebesar 50%, recall  sebesar 51%, dan  f- measure sebesar 49%.
Selain  menggunakan  matriks  konfusi  untuk mengevaluasi  kinerja  model,  nilai  Area Under Curve (AUC) dan kurva Receiver Operating Characteristics (ROC)  juga  dapat  digunakan  untuk  mengukur performa  model.  Nilai  AUC  dari  seluruh  model Multinomial Naive Bayes tertera pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Hasil nilai AUC setiap skenario Skenario  AUC Kualitas 90:10  0.76 Fair Classification 80:20  0.76 Fair Classification 70:30  0.76 Fair Classification 60:40  0.75 Fair Classification
Dari  tabel di  atas, semua  model dalam  berbagai skenario menghasilkan nilai AUC yang menunjukkan kualitas  klasifikasi  yang  bersifat  cukup  baik.  Nilai AUC  terendah  terdapat  pada  model  dalam  skenario 60:40  dengan  nilai  0.75,  sementara  nilai  AUC  pada model  dalam  skenario  90:10,  80:20,  dan  70:30 mempunyai nilai yang sama yaitu 0.76 . Berikut grafik ROC dari model 70:30
Gambar 11. Grafik ROC skenario 70:30\
Pada Gambar 11, diberikan presentasi nilai AUC untuk  kelas  positif,  yang  ditunjukkan  dengan  garis berwarna  kuning,  dengan  nilai  0.671.  Selanjutnya, untuk kelas netral, ditunjukkan dengan garis hitam dan memiliki  nilai  AUC  sebesar  0.803,  sementara  kelas negatif,  yang  ditunjukkan  oleh  garis  merah  muda, memiliki nilai AUC  sebesar  0.809.  Dengan mempertimbangkan  nilai-nilai  ini  pada  tiap  kelas, maka  dapat  dihasilkan  nilai  ROC  AUC  score  pada model yaitu:
𝑅𝑂𝐶 𝐴𝑈𝐶 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 0.671 + 0.803 + 0.809
3 = 0.76
Dapat  diartikan  bahwa  model  skenario  70:30 dengan  perolehan  nilai  AUC  yaitu  0.76  mempunyai kualitas Fair classification.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN .
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan  dapat  disimpulkan  beberapa  hal,  yakni: Hasil penelitian ini menunjukkan sentimen cuitan para pengguna  Twitter  di  Indonesia  terkait  kasus penembakan  brigadir  J.  Cuitan-cuitan  kemudian dianalisis dan dikelompokkan ke dalam tiga kategori, yakni  positif,  negatif,  dan  netral,  dengan  bantuan metode klasifikasi Naive Bayes Classifier.  Total data dalam  penelitian  ini  berjumlah  1720,  dengan  kelas positif memiliki 325 data, kelas negatif 301 data, dan kelas netral 1094 data. Hasilnya menunjukkan bahwa sentimen  netral  memiliki  jumlah  data  yang  paling banyak, menunjukkan bahwa mayoritas cuitan terkait kasus  penembakan  brigadir  J  termasuk  ke  dalam kategori  netral.  Dari  hasil  data  yang  menampilkan sentimen  netral  mendapatkan persentase paling  besar daripada  sentimen  positif  dan  negatif,  menandakan bahwa  tingkat  kepercayaan  masyarakat  terhadap penanganan kasus penembakan brigadir J ini termasuk ke dalam kategori netral.
Dari klasifikasi yang menerapkan metode Naive Bayes  pada  rasio  90:10,  tercatat  bahwa  hasilnya menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  62%,  presisi sebesar 47%, recall sebesar 49%, dan nilai f-measure sebesar 47%.
Dari  hasil  klasifikasi  yang  menggunakan algoritma Naive Bayes dengan rasio 70:30, diperoleh nilai akurasi sebesar 68%, presisi sebesar 52%, recall sebesar 53%, dan nilai f-measure sebesar 51%. Dari  hasil  klasifikasi  yang  mengadopsi  algoritma Naive Bayes dengan rasio 60:40 menghasilkan akurasi sebesar 66%, presisi sebesar 50%, recall sebesar 51%, dan f-measure sebesar 49%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Darwis et  al. ,  “SISTEM  ANALISIS
SENTIMEN PUBLIK TENTANG OPINI PEMILIHAN  KEPALA  DAERAH  JAWA TIMUR  2018  PADA  DOKUMEN  TWITTER MENGGUNAKAN NAIVE BAYES,” 2018.
[2]  J. E. Sembodo, E. B. Setiawan, dan Z. A. Baizal, “Data  Crawling  Otomatis  pada  Twitter,”  in Indonesian Symposium on Computing (Indo-SC) , 2016, hal. 11–16.
[3]  R.  Melita et  al. ,  “(  TF-IDF  )  DAN  COSINE SIMILARITY PADA SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI UNTUK MENGETAHUI SYARAH HADITS
BERBASIS WEB ( STUDI KASUS : SYARAH UMDATIL AHKAM ),” vol. 11, no. 2, 2018.
[4]  A.  Sentimen  dan  F.  Media,  “ANALISIS SENTIMEN
REVIEW CUSTOMER TERHADAP  PRODUK  INDIHOME  DAN FIRST MEDIA MENGGUNAKAN ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK REVIEW ANALYSIS SENTIMENT CUSTOMER
PRODUCT INDIHOME  AND  FIRST  MEDIA  USING CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK,” vol. 8, no. 5, hal. 9049–9061, 2021.
[5]  M. W. Berry dan M. Castellanos, “Survey of Text Mining :  Clustering  ,  Classification  ,  and Retrieval , Second Edition,” 2007.
[6]  M.  M.  Degree,  C.  Science,  dan  A.  C.  Lecture, “Data Mining : Concepts and,” 2012.
[7]  J.  Han,  J.  Pei,  dan  M.  Kamber, Data  mining: concepts and techniques . Elsevier, 2011.
[8]  A. Novantirani, M. K. Sabariah, dan V. Effendy, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk Mengenai Penggunaan  Transportasi  Umum  Darat  Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine,” e-Proceeeding Eng. , vol. 2, no. 1, hal. 1–7, 2015.
[9]  W.  Gata  dan  P.  P.  Purnomo,  “Akurasi  Text Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbour  pada  Data  Content  Berita  SMS,” Format , vol. 6, no. 1, hal. 1–13, 2017.
[10]  I. Ali, M. Asif, I. Hamid, dan M. Umer, “A word embedding  technique  for  sentiment  analysis  of social  media  to  understand  the  relationship between  Islamophobic  incidents  and  media portrayal of Muslim communities,” no. January, 2022, doi: 10.7717/peerj-cs.838.