## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1216−1224 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5644

## Analisis Sentimen Terhadap Kesehatan Mental Remaja Menggunakan Metode Naive Bayes
Pii Syahputra * , Rakhmat Kurniawan
Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Deli Serdang Jl. Lap. Golf No.120, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* piisyahputra1711@gmail.com, 2 rakhmat.kr@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: piisyahputra1711@gmail.com Submitted: 20/07/2024; Accepted: 29/07/2024; Published: 30/07/2024
Abstrak −Kehidupan  sehari-hari,  khususnya  bagi  remaja  sekarang  melibatkan  teknologi  internet.  Twitter (sekarang dikenal sebagai X) adalah salah satu platform media sosial yang paling populer. Analisis sentimen data media  sosial  dapat  meningkatkan  pemahaman  masyarakat  tentang  masalah  kesehatan  mental.  Penelitian  ini menggunakan algoritma Naive Bayes untuk menganalisis sentimen pengguna media sosial X terhadap kesehatan mental remaja. Tujuan lain dari penelitian ini adalah untuk mengukur seberapa efektif dan akurat teknik tersebut dalam  mengidentifikasi  sentimen  dan  menyajikan  hasil  analisis  dalam  bentuk  cloud  kata  dan  grafik.  Data dikumpulkan  dari  awal  tahun  2024  hingga  saat  ini  dari  tweet  dengan  hashtag  Mental  Health.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  algoritma  Naive  Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  yang  efektif  dalam  klasifikasi  sentimen terhadap  kesehatan  menggunakan  kamus  InSetLexicon.  Proses  preprocessing  data  juga  termasuk  pembersihan, tokenizing,  normalisasi,  stowords,  dan  stemming.  Selain  itu,  evaluasi  kinerja  dilakukan  dengan  menggunakan confusion matirx untuk menghitung precision, recall, F-1 Score, dan accuracy.  hasil klasifikasi yang diperoleh mendapatkan accuracy sebesar 0.8049792531120332 atau sekitar 80%, precision sebesar 83%, recall didapatkan 68% dan F-1 Score sebesar 74.9%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Kesehatan Mental Remaja; Algoritma Naive Bayes; Teks Mining
Abstract −Everyday life, especially for teenagers, now involves internet technology. Twitter (now known as X) is one  of  the  most  popular  social  media  platforms.  Sentiment  analysis  of  social  media  data  can  improve  people's understanding of mental health problems. This research uses the Naive Bayes algorithm to analyze the sentiments of  X  social  media  users  regarding  adolescent  mental  health.  Another  goal  of  this  research  is  to  measure  how effective and accurate the technique is in identifying sentiment and presenting analysis results in the form of word clouds and graphs. Data  was collected from the beginning of 2024 to the present from tweets with the hashtag Mental Health. The research  results show that the Naive Bayes algorithm has an effective level of accuracy  in classifying  sentiment  towards  health  using  the  InSetLexicon  dictionary.  The  data  preprocessing  process  also includes cleaning, tokenizing, normalization, stockwords,  and stemming. In addition, performance evaluation is carried out using confusion matirx to calculate precision, recall, F-1 Score, and accuracy. The classification results obtained obtained an accuracy of 0.8049792531120332 or around 80%, precision of 83%, recall of 68% and F-1 Score of 74.9%.
Keywords : Sentiment Analysis; Adolescent Mental Health; Naive Bayes Algorithm; Text Mining

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  teknologi  internet  sangatlah  banyak  digemari  oleh  seluruh  kalangan  khususnya  para  remaja,  mereka menggunakan  internet  untuk  beberapa  kegiatan  sehari-hari,  mulai  dari  mengerjakan  tugas  sekolah  atau  kuliah hingga untuk dunia usaha [1]. Untuk dunia usaha internet merupakan suatu hal yang sangat dibutuhkan saat ini. Komunikasi antar karyawan dan berbagai kegiatan usaha sudah banyak menggunakan teknologi internet seperti jualan online. Perkembangan teknologi internet yang begitu pesat, kini banyak melahirkan  berbagai jenis media sosial [2]. Hal ini didukung juga oleh perkembangan teknologi telepon seluler yang menyediakan fasilitas bagi para pengguna media sosial. Media sosial ini sangat populer karena memberikan kemudahan dalam melakukan komunikasi kepada sesama pengguna media sosial. Media sosial yang paling populer digunakan para remaja antara lain, Facebook, Twitter yang sudah berganti nama menjadi X, Instagram, Whatsapp, You tube dan masih banyak lagi [3].
Salah satu media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat adalah media sosial X. Berdasarkan buku yang  ditulis  oleh  Hadi  (2010  :  2)  pengertian  Twitter  atau  X  adalah  situs  microblog  yang  memberikan  fasilitas pengguna  untuk  mengirim  sebuah  teks  dengan  panjang  maksimal  140  karakter  melalui  SMS,  pengirim  pesan instan, surat elektronik [4]. Twitter juga termasuk situs microblog terbaik didunia, Twitter atau X termasuk media sosial yang populer dikalangan remaja, karena mayoritas pengguna X adalah kalangan remaja, karena dari media sosial X pengguna dapat mengikuti orang, mendapatkan pengikut, berkomunikasi dan juga mengakses informasi dengan mudah [5].
Media  sosial  X  juga  membuat  fitur  pengguna  untuk  dapat  memberikan  pendapatnya  dengan  cara mempublikasikan  tweet  mereka  atau  sekedar  memberikan  komentar,  dengan  demikian  para  pengguna  dapat

## Journal of Information System Research (JOSH)
membahas apapun mengenai informasi maupun isu yang sedang diperbincangkan [6]. Seperti halnya mengenai kesehatan  mental remaja  yang pernah  menjadi isu di X, banyaknya  kasus bunuh diri,  yang  mana  menurut data pusiknas polri sudah terjadi sebanyak 287 kasus bunuh diri pada tahun 2024 ini saja. Kekerasan seksual, kekerasan fisik maupun verbal, bullying dan juga hal-hal lainnya yang dapat mengakibatkan gangguan kejiwaan. Kesehatan mental dipengaruhi oleh beberapa peristiwa dalam kehidupan yang meninggalkan dampak yang sangat besar pada kepribadian  dan  perilaku  seseorang  [7].  Peristiwa  tersebut  dapat  berupa  kekerasan  pada  rumah  tangga  atau keluarga, pelecehan seksual, atau stres berat jangka panjang.
Berdasarkan dari data-data komentar dan juga tweet pengguna twitter berdasarkan dari pendapat masyarakat yang  menggunakan  twitter,  dapat  dilakukan  analisis  sentiment  guna  untuk  menyaring  tweet  ataupun  komentar yang terkait dengan isu kesehatan mental, yang nantinya akan dikelompokan menjadi komentar negative, positif. Melakukan  sentiment  analis  adalah  untuk  menganalisis,  komentar,  emosi,  dan  sikap  dari  setiap  tweet  yang diberikan mengenai kesehatan mental [8]. Dengan melakukan sentimen terhadap isu kesehatan mental ini, maka akan diketahui tanggapan apa yang paling dominan pada isu kesehatan mental ini, apakah masyarakat sudah paham mengenai kesehatan mental atau sebaliknya [9].
Dalam  melakukan  analisis  sentimen,  peneliti  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  dalam  proses mengklasifikasi  data  twitter  mengenai  kesehatan  mental.  Peneliti  memilih  algoritma  Naïve  Bayes  karena berdasarakan penelitian Dian Prajarini tentang klasifikasi data mining untuk prediksi penyakit kulit menggunakan algortima C4.5, Naïve Bayes, KNN, SVM. Dari hasil menggunakan rasio 70:30, C4.5 bernilai 93.6%, Naive Bayes bernilai 98.2%, KNN bernilai 95.5%, dan SVM 98.2%. Jika dibandingkan berdasarkan nilai, maka  Naïve Bayes dianggap sebagai algoritma klasifikasi yang lebih baik, tetapi jika dibandingkan secara global, maka Naïve Bayes dan SVM dianggap algoritma yang lebih baik dibandingkan dengan algortima C4.5 dan juga KNN untuk prediksi penyakit kulit [10]. Berdasarkan dari penelitian tersebut menunjukan bahwa algoritma naive bayes memiliki nilai akurasi yang baik dibandingkan dengan algoritma yang lain, sehingga peneliti menggunakan algoritma naive bayes dalam melakukan analisis sentimen media sosial X terhadap kesehatan mental [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian  merupakan tahapan-tahapan  yang akan diterapkan pada saat melakukan penelitian. Hal ini dilakukan agar tahapan penelitian terstruktur [12].

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Gambar  1  adalah  kerangka  penelitian.  Peneliti  menggunakan  model  konseptual,  yaitu  suatu  kerangka kerja konseptual, sistem atau skema yang menerapkan tentang serangkaian ide global tentang keterlibatan individu, kelompok, situasi atau kejadian, terhadap suatu ilmu dan pengembangannya. Penelitian yang penulis lakukan ini akan menghasilkan sebuah informasi mengenai kesehatan mental remaja atau mental health di Indonesia dengan menentukan atribut yang dibutuhkan dalam melakukan proses pengolahan data ini.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dibagi menjadi dua tahapan yaitu tahap mendapatkan API key dan tahap mengambil data media sosial X.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Gambar  2  adalah  flowchart  proses  pengumpulan  data.  Pada  tahap  ini,  yang  pertama  dilakukan  adalah membuka tools jupyter notebook yang digunakan untuk melakukan proses crowling pengambilan data dari media sosial twitter [13]. Selain itu memasukkan API key twitter yang sudah didapat dari twitter berupa consumer key, consumer access, access token dan access secret token. Selanjutnya, dilakukan instalasi packages yang digunakan untuk  bisa  berkomunikasi  dengan  API  twitter,  kenudian  melakukan  autentifikasi  dan  verifikasi  antara  twitter dengan  jupyter  notebook  dan  setelah  proses  autentifikasi  sukses  maka  dapat  dilakukan  pencarian  data  sesuai dengan keyword yang diinginkan. Setelah proses pengambilan data selesai, maka data akan tersimpan ke dalam bentuk format csv [14].

## 2.3 Algoritma Naive Bayes
Metode naive bayes merupakan metode yang memanfaatkan metode probabilitas dan stastik yang dikemukakan oleh  ilmuan  inggris  Thomas  Bayes.  Naive  bayes  merupakan  metode  pengklasifikasian  yang  sangat  sederhana dengan mengasumsikan klasifikasi atribut. Dengan metode naive bayes terlebih dahulu mencari nilai probabilitas dan likelihood maksimum dan setiap atribut untuk masing-masing kelas [15].
Metode  naive  bayes  ini  juga  sudah  banyak  digunakan  oleh  penelitian  lainnya,  naive  bayes  merupakan sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang diberikan.  Algoritma  menggunakan  teorema  bayes  dan  mengasumsikan  semua  atribut  independent  atau  tidak saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas [16]. Persamaan dari teorema bayes adalah [17]:
P(H|X) = P( X | H ).P(H) P(X) (1)
Dengan keterangan, H adalah hipotesis data merupakan suatu class spesifik, X adalah data dengan class yang belum diketahui, P(H|X) adalah probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probabilitas), P(X) adalah  probabilitas  X,  P(H)  adalah  probabilitas  H  (prior  probabilitas)  dan  P(X|H)  adalah  probabilitas  X berdasarkan kondisi pada hipotesis H.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini penulis melakukan proses pengumpulan data diambil dari aplikasi X (Twitter). Data komentar diambil  dengan  menggunakan  proses  scrapping.  Data  yang  diambil  dengan  proses  scrapping  akan  disimpan kedalam  file  berekstensi  .csv.  Data  yang  diambil  berjumlah  1200  data  komentar,  dimana  komentar  membahas tentang sentiment Kesehatan mental atau komentar para pengguna  aplikasi X tentang Kesehatan mental. Komentar nantinya akan diberikan label positif dan negatif menggunakan kamus InsetLexicon dan Algoritma Naïve Bayes untuk mencari accuracy, precision, recall dan F1-Score.

## 3.1.1 Daftar Komentar Pengguna Terhadap Sentimen Kesehatan Mental
Tabel 1. Contoh Komentar Pengguna Aplikasi X Pada Sentimen Mental Health
No. Username CA FC Full_text 1 MiftahChoer Wed Oct 25 11:45:45 +0000 2023 0 Mengungkap  4  Kebiasaan  untuk  Kesehatan  Mental:  1.
latihan fisik 2. tidur cukup 3. ibadah rutin meditasi dan 4. melakukan  kegiatan  sosial.  #olahraga  #ibadah  #meditasi #kegiatassosial #kesehatanmental @famouspersonprofiles https://t.co/pIUgRKzKf4 2 ekingsjuara2 Wed Oct 18 01:38:13 +0000 2023 0 Assalamu'alaikum  Sobat..!!  Jaga  kesehatan  mental merupakan aspek penting dalam kehidupan kita. Cobalah beberapa tips sederhana berikut untuk merawat kesehatan mental Anda yuk simak sama-sama!! #tips #tipsmenjagakesehatanmental #kesehatanmental https://t.co/WBaBEQytqy 3 Madoenur Wed Oct 11 13:22:16 +0000 2023 0 Pemerintah  harusnya  menyediakan  layanan  konsuling melalui kemendikbud untuk mahasiswa. Kesehatan mental mungkin lebih utama dari kesehatan fisik. Jika mentalnya baik maka fisiknya juga baik. #KesehatanMental … …. … …  … 1202 Bibahjenner Thu Jul 11 03:54:30 +0000 2024 0
@iladasilfar yuk belajar egois demi kesehatan mental kita

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1216−1224 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5644
Tabel 1 adalah contoh  komentar  yang digunakan.  Komentar  yang digunakan didapatkan  dari aplikasi  X (Twitter) pada bulan Juni 2024 dan diakses melalui jupyter notebook dengan scrapper data. Ulasan diambil dari data komentar pengguna aplikasi X (Twitter).

## 3.2 Text Pre-Processing

## 3.2.1 Text Clean and Case Folding
Text  cleaning  bertujuan  untuk  membersihkan  data  komentar  yang  sudah  diperoleh.  Mulai  dari  menghapus username dari X, menghapus link, menghapus tanda baca, menghubah ke huruf kecil dan lainnya. Komponen yang dibersihkan didefinisikan sebagai bagian yang tidak penting atau tidak relevan untuk proses pengklasifikasian data. Mengubah komentar menjadi huruf kecil dan menghapus semua tautan atau emotikon [18].

## 3.2.2 Text Tokens
Teks  dapat  dipecah  menjadi  kata-kata  atau  token  tertentu,  seperti  "Kesehatan"  (kesehatan),  "diperlukan" (diperlukan), "untuk" (untuk), dll. Tokenisasi teks adalah proses memecah teks menjadi unit-unit individu yang disebut token. Token adalah blok bangunan dasar teks, dan dapat berupa kata, frase, karakter, atau bahkan subkata (bagian dari kata). Tokenisasi  memungkinkan  kita  untuk  menganalisis teks pada tingkat  yang lebih  mendalam, yang memungkinkan kita untuk mengekstrak pola dan wawasan yang berguna [19].

## 3.2.3 Text Normalization
Tabel 2. Normalisasi Kata atau Slang Words Sebelum Sesudah Woww wow Met Selamat Yg Yang Hallo halo Kk kakak
Tabel 2. merupakan hasil normalisasi kata atau slang words. Perubahan kata seperti "yg" menjadi "yang", "ga" menjadi "tidak", dan sebagainya dapat dilakukan untuk mengubah teks menjadi bahasa Indonesia yang baik menurut KBBI. Dataset "kamusGaul.txt" yang diambil dari github digunakan untuk penelitian.

## 3.2.4 Stopwords
Karena  kata  stop  tidak  memiliki  arti  khusus  atau  penting,  mereka  dapat  dianggap  sebagai  "suara"  dalam  teks. Stopwords  dapat  menyebabkan  kekeliruan  dalam  analisis  teks  atau  pencarian  informasi,  karena  mereka  dapat membuat model atau algoritma menjadi bingung. Menghapus stopwords dapat mengurangi jumlah data yang perlu diproses,  sehingga  meningkatkan  efisiensi  analisis  teks  atau  pencarian  informasi  [20].  Pada  penelitian menggunakan  dataset  “stopwordbahasa.csv”  yang  diakses  dari  github.  Contoh  dengan  menghapus  kata  “ada”, ”adalah”, ”adanya”, ”Adapun”, ”agak”, ”akhir”, dan lainnya dengan jumlah 758 kata.

## 3.2.5 Stemming
Stemming  digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  data  dan  meningkatkan  efisiensi  dalam  analisis  teks  dan pencarian informasi dengan mengurangi kata-kata ke bentuk dasar atau akar kata, sehingga kata-kata yang berbeda tetapi memiliki makna yang sama dapat dianggap sama [21].

## 3.2.6 Detokenized Text
Tabel 3. Detokenized Text No. Stemming Detokenized 1 ['ungkap', 'biasa', 'sehat', 'mental', 'latih', 'fisik', 'tidur', 'ibadah',  'rutin',  'meditasi',  'giat',  'sosial',  'olahraga', 'ibadah', 'meditasi', 'kegiatassosial', 'kesehatanmental'] ungkap  biasa  sehat  mental  latih  fisik  tidur ibadah  rutin  meditasi  giat  sosial  olahraga ibadah meditasi kegiatassosial kesehatanmental 2 ['perintah',  'sedia',  'layan',  'konsuling',  'kemendikbud', 'mahasiswa',  'sehat',  'mental',  'utama',  'sehat',  'fisik', 'mental', 'fisik', 'kesehatanmental'] perintah  sedia  layan  konsuling  kemendikbud mahasiswa  sehat  mental  utama  sehat  fisik mental fisik kesehatanmental 3 ['dukung', 'sehat', 'mental', 'pegawai', 'lupa', 'konsultasi', 'ahli', 'ya', 'biotizen', 'source', 'mentalhealth',  'kesehatanmental',  'worklifebalance', 'biofarmaid'] dukung sehat mental pegawai lupa konsultasi ahli ya biotizen source mentalhealth kesehatanmental worklifebalance biofarmaid … … … 1202 ['yuk', 'ajar', 'egois', 'sehat', 'mental'] yuk ajar egois sehat mental

## Journal of Information System Research (JOSH)
Tabel  3.  merupakan  detokenized  text.  Proses  detokenized  merupakan  proses  yang  menghilangkan  tanda “[‘’]”  didalam  steaming,  dimana  proses  ini  menjadi  acuan  untuk  menjadi  hasil  dari  pre-processing  yang  telah dilakukan.

## 3.3 Pemberian Label Menggunakan Inset Lexicon
Langkah  selanjutnya  adalah  proses  melabelkan  data  dimana  dilakukan  secara  otomatis  dengan mengimplementasikan kamus InSetLexicon. Nilai polaritas ditentukan dalam kamus InSetLexicon dengan kata- kata dan bobotnya. Untuk mengetahui nilai polaritas, anda harus menghitung semua bobot kata dalam teks ulasan. Hasil  perhitungannya  adalah  ulasan  untuk  setiap  elemen  dikategorikan  sebagai  sentimen  positif  atau  negatif. Ulasan dianggap positif jika nilai polaritasnya lebih besar dari nol, dan negatif jika nilai polaritasnya lebih rendah dari nol.
Tabel 4. Positive Lexicon No. Word Weight 1 Hai 3 2 Tetap 3 3 Detail 2 4 Bagus 2 … … … 3610 Orisinal 3
Tabel 4 merupakan positive lexicon atau ulasan yang dianggap positif.
Tabel 5. Negative Lexicon No. Word Weight 1 Isak -5 2 Sakit -5 3 Mulu -1 4 Gamau -4 … … … 6610 Mencoreng -4
Tabel 5 merupakan negative lexicon atau ulasan yang dianggap negatif.
Gambar 3. Jumlah Analisis Sentimen
Gambar  3.  merupakan  hasil  jumlah  analisis  sentimen.  Jumlah  komentar  positif  dan  negatif  pada  dataset sentiment  kesehatann  mental  yang  diambil  dari  aplikasi  X  (Twitter)  terdapat  pada  gambar  3,  dimana  proses dilakukan menggunakan pemrograman python di jupyter notebook.

## 3.4 Perhitungan Model Naïve Bayes

## 3.4.1 Naïve Bayes Classification
Jumlah  pada  penelitian  analisis  sentiment  mengenai  Kesehatan  mental  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes adalah  dengan  total  1202  data.  Data  latih  berjumlah  961  data,  sedangkan  data  uji  berjumlah  241  data.  Proses

## Journal of Information System Research (JOSH)
pelatihan akan menghasilkan bobot setiap kata pada setiap kelas dengan menggunakan metode pembobotan TF- IDF.  Dengan  menggunakan  2  data  sampel  sebelumnya  sebagai  data  latih,  maka  ditentukan  1  data  uji  sebagai berikut.
Tabel 6. Sample Data Training Latih Komentar Label latih yoga bukti ampuh atasi sehat mental  Negatif biar capek ya sehat mental dijaga Positif
Tabel 6 merupakan sample data training. Komentar dibuat dengan menghitung kemungkinan dokumen data uji menggunakan kemungkinan kata pada data latih. Algoritma Naive Bayes melakukan klasifikasi sentimen secara otomatis dengan menggunakan fungsi MultinomialNB. Tingkat probabilitas positif meningkatkan nilai sentimen yang diklasifikasi, sedangkan tingkat probabilitas negatif meningkatkan nilai sentimen yang diklasifikasi.
Tabel 7. Pembobotan Kata Pada Sampel Data Latih No. Kosa Kata TF (+) TF (-) 1. Latih 1 0 2. Yoga 1 0 3. Bukti 1 0 4. Ampuh 1 0 5. Atasi 1 0 6. Sehat 1 0 7. Mental 1 0 8. Biar 0 1 9. Capek 0 1 10. Ya 0 1 11. Sehat 0 1 12. Mental 0 1 15. dijaga 0 1 Jumlah Term 7 6
Tabel 7 merupakan pembobotan kata pada sampel data latih. Untuk memulai klasifikasi kelas, probabilitas sebelumnya, probabilitas bersyarat, dan probabilitas posterior dihitung. Proses klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes pada uji data adalah tahapan berikut.
Perhitungan nilai probabilitas P (Kelas | Komentar) = Jumlah Kelas X Jumlah Komentar (2)
Dengan menggunakan persamaan di atas, kita akan memperoleh probabilitas setiap kelas dalam sentimen.
1. P (Positif | Komentar) = 1 2 = 0.5
2. P (Negatif | Komentar) = 1 2 = 0.5
a. Perhitungan Nilai Probabilitas Bersyarat :
P (Term | Kelas) = Total bobot TF Term pada Kelas+1 Bobot TF Kelas+Total Bobot TF
(3)
Dengan menggunakan persamaan di atas, kita akan memperoleh probabilitas suku-suku di setiap kelas sentimen.
1. Probabilitas pada kata “Latih”
P(Latih | Positif) = 1+1 7+ 13 = 2 20 = 0.1
P(Latih | Negatif) = 0+1 5+ 13 = 1 18 = 0.056
2. Probabilitas pada kata “Yoga”
P(Latih | Positif) = 1+1 7+ 13 = 1 20 = 0.05
P(Latih | Negatif) = 0+1 5 + 13 = 1 18 = 0.056
3. Probabilitas pada kata “Bukti”
P(Latih | Positif) = 1+1 7+ 13 = 1 20 = 0.05
P(Latih | Negatif) = 0+1 5 + 13 = 1 18 = 0.056 4. Probabilitas pada kata “Sehat” P(Latih | Positif) = 1+1 7+ 13 = 1 20 = 0.05
P(Latih | Negatif) = 1+1 5+ 13 = 1 18 = 0.056 5. Probabilitas pada kata “Mental”

## Journal of Information System Research (JOSH)
P(Latih | Positif) = 1+1 7 + 13 = 1 20 = 0.05
P(Latih | Negatif) = 1+1 5 + 13 = 1 18 = 0.056
Sebelum mencari probabilitas posterior yaitu dengan menentukan 1 komentar dari data uji dengan contoh data uji = “enggak punya lingkungan hidp orang toxic kesehatan mental stop toxic”. Dari data uji yang ditentukan didapat dua kata yang termasuk ke dalam data latih yaitu adalah kata “Sehat” dan “Mental”.
Perhitungan nilai probabilitas posterior
P (Komentar | Kelas) =   P Term 1 x … xP Term n x P (Kelas|Komentar) (4) P ( DataUji | Positif ) = P(positif)*P(sehat | positif) *P(mental | positif) = 0.5 * 0.05 * 0.05 = 0.00125 P ( DataUji | Negatif ) = P(negatif) *P(sehat | negatif)*P(mental | negatif)
= 0.5 * 0.056 * 0.056 = 0.001568
Hasil  klasifikasi  sentimen  "sehat,  mental"  adalah  Negatif,  dengan  nilai  tertinggi  dari  data  uji  sentimen negatif dengan nilai 0.001568. Jadi nilai komentar ini diklasifikasikan negatif.

## 3.4.2 Mencari Akurasi
Gambar 4. merupakan confusion matrix. Langkah selanjutnya adalah dengan mencari akurasi pada algoritma naïve bayes dapat dilihat pada gambar dibawah.
Gambar 4. Confusion Matrix
accuracy =
TP+TN TP+TN+FP+FN = 70+124 70+124+14+33 x 100% = 80% precision = TP TP+FP = 70 70+14 x 100% = 83%
recall = TP TP+FN = 70 70+33 x 100% = 68%
F1 − Score = 2 x presicion x recall precision+recall = 2 x 0.833 x 0.68 0.833+0.68 x 100% = 74.9%
Akurasi komentar untuk dataset terdapat pada gambar di bawah ini dimana didapat 0.73,  precision yaitu 1.0, recall yaitu 0.114 dan F1-Score yaitu 0.205.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1216−1224 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5644
Gambar 5. merupakan akurasi dataset. Untuk komentar positif dan negatif menggunakan library matplotlib dan wordcloud sehingga dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 6. (a) Wordcloud Positif (b) Wordcloud Negatif
Gambar 6 (a) merupakan hasil wordcloud positif dan (b) wordcloud negative.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, proses pelabelan sentimen positif dan negatif dapat dilakukan  dengan menggunakan kamus Indonesian Sentiment Lexicon (InSet Lexicon) guna mengurangi subjektivitas. implementasi metode naive bayes untuk analisis sentimen terhadap kesehatan mental remaja berdasarkan data yang diambil dari media sosial X menghasilkan nilai positif yang berjumlah 754 komentar dan nilai negatif sebanyak 448 komentar. Dari dataset yang  diperoleh  dari  X  (Twitter),  hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  mendapatkan  accuracy  sebesar 0.8049792531120332  atau  sekitar  80%,  precision  sebesar  83%,  recall  didapatkan  68%  dan  F-1  Score  sebesar 74.9%. Jadi dapat disimpulkan algoritma naïve bayes sangat efektif terhadap data sentiment kesehatan mental.

## REFERENCES
[1] I. Irwanto, “Perancangan Sistem Informasi Sekolah Kejuruan dengan Menggunakan Metode Waterfall (Studi Kasus SMK PGRI 1 Kota Serang-Banten),” Lect.  J. Pendidik., vol. 12, no. 1, pp. 86–107, 2021, doi: 10.31849/lectura.v12i1.6093.
[2] R.  P.  Prasanti  and  A.  I.  N.  Dewi,  “Dampak  Drama  Korea  (Korean  Wave)  terhadap  Pendidikan  Remaja,”  Lect.  J. Pendidik., vol. 11, no. 2, pp. 256–269, 2020.
[3] S. D. Alyusi, Media sosial: Interaksi, identitas dan modal sosial. Prenada Media, 2019.
[4] M. Furqan, S. Sriani, and S. M. Sari, “Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia,” Techno.Com, vol. 21, no. 1, pp. 52–61, Feb. 2022, doi: 10.33633/tc.v21i1.5446.
[5] F. Annisya, “Pengaruh Media Sosial  Terhadap Penguatan Civic Disposition Peserta Didik Smp Wiyata Bhakti Natar Lampung Selatan,” 2024.
[6] M. A. Chandra, “Strategi Komunikasi Content Creator Rian Fahardi (Presiden Gen Z) Dalam Membahas Isu-Isu Politik Di Sosial Media TikTok.” Fakultas Dakwah dan Ilmu Komunikasi Universitas Islam Negeri Syarif …, 2023.
[7] N.  E.  W.  Wuryaningsih  et  al.,  Buku  ajar  keperawatan  kesehatan  jiwa  1.  UPT  Percetakan  &  Penerbitan,  Universitas Jember, 2020.
[8] R.  R.  Fauzi,  “Analisis  sentimen  dampak  ekonomi  masyarakat  Indonesia  akibat  pandemi  covid-19  pada  media  sosial twitter menggunakan metode naïve bayes classifier, support vector machine dan lexicon.” Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, 2022.
[9] P. Burlian, Patologi sosial. Bumi Aksara, 2022.
[10]  M. H. Asnawi, I. Firmansyah, R. Novian, and R. S. Pontoh, “Perbandingan algoritma naïve bayes, k-NN, dan SVM dalam pengklasifikasian sentimen  media sosial,” in  E-Prosiding Seminar Nasional  Statistika| Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran, 2021, p. 20.
[11]  B. Ramadhani and R. R. Suryono, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 8, no. 2, pp. 714–725, 2024.
[12]  M. A. Zakariah, V. Afriani, and K. M. Zakariah,  metodologi penelitian kuantitatif, kualitatif action research, research and development (R&D). Yayasan Pondok Pesantren Al-Mawaddah Warrahmah, 2020.
[13]  F. Novianti and K. R. N. Wardani, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Data Tweet Traveloka Selama Rapid Test Antigen Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 8, no. 3, pp. 922–933, 2023.
[14]  S. Legianto, “Implementasi  Text Mining Untuk Mendeteksi Hate Speech Pada Twitter.” Universitas Islam Indonesia, 2019.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[15]  R. Y. Hayuningtyas, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi Pakaian Wanita,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 18–22, 2019.
[16]  M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” 2019.
[17]  A. Karim, S. Esabella, K. Kusmanto, S. Suryadi, and E. Purba, “Penerapan Metode Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Autoimun,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 254–263, 2023.
[18]  C.  Nilam,  “Analisis  Sentimen  Mengenai  Program  MSIB  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Classifier,” 2023.
[19]  V. P. Rantung and M. ST, Teknik-Teknik Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). Lakeisha, 2023.
[20]  N. L. Amalia, “Analisis sentimen pada perpindahan Ibukota Indonesia dengan algoritma support vector machine: evaluasi leksikon,  metode  ekstraksi  fitur,  dan  kernel  trick.”  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah …, 2022.
[21]  F. Baehaqi and N. Cahyono, “Analisis Sentimen Terhadap Cyberbullying Pada Komentar Di Instagram Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 13, no. 1, 2024.