## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PANGAN NASIONAL PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

## Inda Sari Tomagola, Asep Id Hidiana, Puspita Nurul Sabrina
Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Jenderal Achmad Yani, Cibeber, Kec. Cimahi Sel., Kota Cimahi, Indasaritomagola146@gmail.com

## ABSTRAK
Dataset  di  dapatkan  dengan  cara crawling data  pada  twitter  setelah  dataset  dikumpulkan,  kemudian dilakukan preprocessing untuk mengoptimalkan pengolahan data. Preprocessing terdiri dari empat tahap,  yang mencakup, case folding, tokenizing, filtering dan stemming. Pembobotan kata memberikan nilai pada kata-kata yang  ada  di  dokumen.  berbeda-beda  tergantung  pada  metode  yang  digunakan.  Sesuai  dengan  algoritma  yang digunakan pada penelitian ini menggunakan algoritma pembobotan kata TF-IDF dan TF-RF. Pengujiannya akan dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi naïve Bayes dan analisis perbandingannya dengan confussion matrix . Dengan dilakukan  beberapa eksperimen 80:20 memberikan tingkat akurasi terbaik dari dua eksperimen lainnya  dengan  hasil  akurasi  TF-IDF  naïve  bayes  73%  dan  TF-RF  naïve  72%.  Sehingga  dari  kedua  metode pembobotan tersebut dapat disimpulkan TF-IDF naïve bayes lebih baik hasil akurasi dibandingkan hasil TF-RF naïve bayes.
Kata kuci: Twitter, text mining, preprocessing, feature extraction, tf-idf, tf-rf, naive bayes,

## 1. PENDAHULUAN
Proses  mengubah  data  masukan  menjadi kumpulan  fitur  untuk  mendapatkan representasi  yang paling  sedikit  dari  data  masukan  dikenal  sebagai ekstraksi fitur. [1]. Feature extraction adalah salah satu teknik untuk mengenali objek berdasarkan histogramnya[2].  Ada  beberapa  algoritma  yang digunakan dalam proses text mining untuk memberikan  nilai  atau  berat  pada  setiap  kata  dalam dokumen.  Metode  yang  digunakan  menentukan  berat atau  nilai  yang  diberikan  pada  setiap  kata.  Misalnya, beberapa  algoritma  pembobotan  kata  digunakan, seperti TF, Idf, RF, TF-IDF, TF.RF, dan WIDF.[3].
Dengan feature extraction, kata dihubungkan ke vektor  numerik  yang  dapat  digunakan  dalam komputasi.  One-hot  encoding,  yang  menggunakan panjang  vektor  untuk  menampilkan  satu  kata,  adalah metode  paling  sederhana  untuk  mengkarakterisasi teks. Posisi kata ditentukan oleh teks atau kata-kata di sekitarnya.  Dengan  mengembedding  kata,  makna sintaktik dan semantiknya dapat ditangkap. Penelitian ini  menggunakan  model  ekstraksi  fitur  TF-IDF  dan TF-RF, yang dapat memberikan nilai atau bobot pada term  di  dokumen  algoritma  pengajaran  mesin  untuk klasifikasi  teks  multilabel,  yaitu  naive  bayes.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan kedua metode  pembobotan  yang  akan  dihitung  secara terpisah  untuk  menentukan  kombinasi  pembobotan kata yang paling akurat..[4]
Banyak platform media sosial saat ini memungkinkan orang untuk mengekspresikan pendapat,  pendapat,  dan  kritik.  Setiap  hari,  banyak orang  memposting  di  media  sosial,  salah  satunya Twitter.  Opini  ini  mencakup  pendapat  negatif  dan positif tentang  masalah  atau  peristiwa  yang  terjadi di masyarakat.  [5].  Opini  publik  yang  terjadi  di  media
sosial  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  sentimen tentang ketahanan pangan. [6].
Dengan  penelitian  ini  bagaimana  menganalisis kalsifikasi  sentimen  dari  tingkat  akurasi  analisis sentiment twitter tentang pangan dengan menggunakan tiga kelas label postif, negatif dan netral dengan menggunakan teknik SMOTE untuk penyeimbangan  kelas  label  agar  dapat  menghasilkan nilai  akurasi  yang  baik  dari  penelitian  sebelumnya untuk  feature  extraction  yang  digunakan  adalah  TF- IDF  dan  TF-RF,  dengan  cara  membandingkan  kedua metode tersebut menggunakan klasifikasi naïve bayes apakah  hasil  akurasi  dari  TF-IDf  naïve  bayes  lebih baik atau hasil akurasi antara TF-Rf naïve bayes.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentiment adalah cabang yang menganalisis  komentar  individu  dan  sentimen publik[7]. Analisis sentimen secara otomatis memproses  data  untuk  mengumpulkan  sentimen  dari kalimat; ini dilakukan untuk menentukan apakah opini publik  positif  atau  negatif[6].  Sebagian  besar  model analisis sentimen saat ini menggunakan kata-kata opini ini  sebagai  indikator  penting  dari  pendapat  publik. Beberapa kamus opini publik dalam literatur termasuk SentiWordNet, General Inquirer, dan SenticNet.[7].
Analisis  sentimen  adalah  teknik  yang  secara otomatis  mengekstraksi,  mengolah,  dan  memahami teks  yang  tidak  terstruktur  untuk  mendapatkan informasi tentang pendapat atau opini yang terkandung dalam kalimat.[8].

## 2.2. Text Mining
Text  mining  juga  dikenal  sebagai  data  mining teks  atau  pengambilan  informasi dari  basis data teks. Tujuan  dari  text  mining  adalah  untuk  menemukan
informasi  atau  mendapatkan  inti  informasi  yang kemudian  dapat  diolah  untuk  diproses . [9].  Text mining  juga  berarti  menggali  di  komputer  untuk menemukan  hal-hal  baru  atau  informasi  yang  mudah dipahami. Hasilnya didasarkan pada data yang diambil secara otomatis dari berbagai sumber data teks.[3].

## 2.3. Lexicon Based Features (sentiment scoring)
Metode lexicon-based dengan  terlebih  dahulu membuat kamus kata opini ( lexicon ). Kata-kata dalam kamus  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  apakah suatu kalimat yang  mengandung opini atau tidak[10]. Pada lexicon memiliki  sentiment  positif  atau  negatif yang diberi bobot berdasarkan kamus lexicon . Tujuan penggunaan  fitur  Lexicon-Based  adalah  untuk menentukan orientasi sentimen dari sebuah kata [11]. Lexicon-based bertujuan  untuk  mengambil  informasi dari media sosial twitter [12].

## 2.4. Term
Frequency-Inverse
Document Frequency (TF-IDF)
Metode Term  Frequency  Invers  Document Frequency (TF-IDF) adalah metode yang menentukan seberapa  sering  sebuah  kata  (term)  terhubung  ke dokumen dan memberikan nilai pada setiap kata. [13]. Tf-idf  adalah  salah  satu  cara  untuk  mengatasi keterbatasan ini adalah dengan menekankan hubungan kata (term) dalam dokumen. [14]. Frekuensi kata yang muncul dalam dokumen menunjukkan pentingnya kata tersebut.  Jumlah  dokumen  yang  mengandung  kata tersebut  dan frekuensi  di  mana kata tersebut muncul. Oleh  karena  itu,  bobot  hubungan  antara  kata  dan dokumen  tinggi  jika  frekuensi  kata  dalam  dokumen tinggi  dan  total  frekuensi  kata  dalam  dokumen rendah[15],[16].

## 2.5. Term  Frequency  -Relevance  Frequency  (TF- RF)
TF-RF  berasal  dari  TF-IDF,  namun  kelemahan TF-IDF adalah teknik  ini tidak  memiliki kemampuan untuk membedakan dokumen yang positif dan negatif? [17]. Relevance  Frequency dikenal  juga  sebagai  RF, adalah  sebuah  metode  yang  relatif  baru,  munculnya metode ini merupakan upaya untuk menyempurnakan metode  yang  ada.  Metode  ini  mempertimbangkan pentingnya  dokumen  yang  dinyatakan  dengan frekuensi  istilah  dalam  kategori  terkait  RF  menilai relevansi  dokumen  untuk  setiap  kata  dalam  kelas tertentu;  kata-kata  dinilai  berdasarkan  frekuensi relevansinya[18].
Term  Frequency-Relevance  Frequency (TF-RF) kemunculan metode ini diharapkan untuk meningkatkan  metode-metode  yang  sudah  ada, metode  ini  akan  menilai  istilah  berdasarkan kemunculan  (ada  atau  tidaknya)  dalam  sebuah dokumen.  Metode  RF,  yang  pertama  kali  diusulkan oleh Man Lan, memungkinkan untuk mempertimbangkanpentingnya dokumen terkait frekuensi istilah dalam kategori yang relevan[19].

## 2.6. Naïve Bayes
Naive  Bayes  merupakan  algoritma  klasifikasi yang  didasarkan  pada  teorema  Bayes  dan  adjective naive didasarkan pada asumsi bahwa karakteristik data yang  tidak  bergantung  satu  sama  lain[20].  Teknik klasifikasi Naïve Bayes merupakan metode lama yang masih sangat  populer  dalam  proses  analisis sentimen[14]. Ada banyak penelitian yang menggunakan algoritma naive bayes untuk kalsifikasi sentimen.  Keunggulan  naive  bayes  adalah  tidak membutuhkan  data  pelatihan  yang  besar  untuk menentukan  estimasi  parameter  yang  dibutuhkan dalam proses klasifikasi.[21].

## 2.7. Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  metrik  kinerja  untuk masalah  klasifikasi  mechine  learning  yang  dapat menampilkan  dua  kelas  atau  lebih[22].  Confusion matrix  merupakan  tabel  yang  berisi  4  kombinasi berbeda dari nilai prediksi dan nilai aktualnya.
Terdapat empat istilah yang merupakan representasi  hasil  dari  kalsifikasi  confusion  matrix contoh  pada  gambar  2.1  dan  gambar  2.2  dimana  TP (True Positif)  merupakan data postif yang di prediksi benar,  TN  (True  Negatif)  menyatakan  data  yang negatif  di  predikasi  benar  kemudian  pada  FP  (False Positif)  sebagai  kesalahan  tipe  1  merupakan  data negatif  namun  di  prediksi  sebagai  data  positif, sebaliknya  dengan  FN  (False  Negatif)  sebagai kesalahan  tipe  2  merupakan  data  postif  yang  di prediksi  sebagai  data  negative,  selain  itu  untuk menghitung  nilai  tersebut  di  antaranya  Accuracy, Precision, Reccal dan F1-Score [22]. Confusion matrix adalah  metode  penilaian  yang  menggunakan  tabel matriks yang ditunjukkan di bawah ini:
Gambar 1. Confusion Matrix

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  ada  beberapa  tahapan  yang dilakukan  mulai  dari  perolehan  data,  preprocessing, pembobotan kata, klasifikasi, analisis hasil, kesimpulan.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  gambar  diatas  mengenai  tahapan penelitian  pada  gambar  1.  Berikut  ini  merupakan penjelasannya:
1. Perolehan Data
Data yang di peroleh dari penelitian dengan cara crawling data  tweet  yang  menggunkan  kata  kunci “pangan”.  Pada  teknik crawling ini  dengan  bantuan aplikasi node JS dan command prompt.
2. Preprocessing Pre-processing merupakan langkah-langkah dalam  penelitian  yang  memperbaiki  data  sehingga lebih  terstruktur  untuk  diproses  di  setiap  dokumen yang  digunakan[18].  Langkah-langkah  yang  terlibat dalam preprocessing teks meliputi berikut ini:
a) Case Folding Case  folding merupakan  tahapan  dimana mengubah  semua  huruf  besar  dalam  kalimat menjadi  huruf  kecil.  Hanya  huruf  ‘a’  sampai dengan  ‘z’  yang  diterima  agar  sistem  dapat mengolah data yang lebih efisien dan efektif.
b) Filtering Filtering merupakan  suatu  proses  dimana mengambil  kata-kata  penting  dari  sebagian  data tertentu, dan menghilangkan karakter, tanda baca serta  kata-kata  yang  tidak  memiliki  makna  atau informasi yang dibutuhkan.
c) Tokenizing Tokenization merupakan  proses  pemotongan string masukan berdasarkan tiap kata dari sebuah dokumen  menjadi  sebuah  potongan-potongan kata kata atau karakter sesuai dengan kebutuhan sistem. Tokenization dilakukan untuk mempermudah  dalam  menentukan  setiap  kata tersebut  termasuk  kedalam  sentimen  positif, negatif atau netral.
d) Stemming Stemming merupakan  proses  dimana  mengubah token  yang  asalnya  memiliki  imbuhan  menjadi kata dasar dan menghilangkan imbuhannya.
3. Feature Extraction
Setalah pre-processing data untuk  tahap selanjutnya yaitu feature extraction. Pada penelitian ini feature  extraction  yang  digunkan  yaitu  TF-IDF  dan TF-RF.
a. TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document Frequency ) adalah  algoritma  pembobotan  yang memberikan  bobot  pada  hubungan  antara  kata dan dokumen.
𝒕𝒇 𝒕𝒅 𝒊𝒅𝒇 𝒕 =   𝒕𝒇 𝒕𝒅 ∗ 𝐥𝐨𝐠 ( 𝑵 𝒅𝒇 𝒕 )
Dimana : 𝑡𝑓 ∗ 𝑖𝑑𝑓 : adalah bobot total dari term t 𝑡𝑓𝑡𝑑 : adalah jumlah kemunculan term t dalam suatu dokumen 𝑁 : adalah total dari keseluruhan dokumen 𝑑𝑓𝑡 : adalah jumlah dari keseluruhan dokumen yang mengangdung term
b. TF-RF ( Term Frequency-Relevance Frequency ) adalah algoritma yang hanya akan menilai istilah berdasarkan  kemunculan  (ada  atau  tidaknya) dalam sebuah dokumen.
𝒕𝒇 𝒕𝒅 𝒓𝒇   =   𝒕𝒇 𝒕𝒅 ∗ 𝐥𝐨𝐠 (𝟐 + 𝒃 𝒎𝒂𝒙𝟏, 𝒄 )
Dimana: 𝑡𝑓 ∗ 𝑟𝑓 : merupakan bobot dokumen dalam model ruang vektor 𝑡𝑓𝑡𝑑 : menunjukan berapa kali kata t muncul dalam sebuah dokumen 𝑏 : menunjukan jumlah dokumen yang mengandung kata t tersebut
𝑐 : menunjukan jumlah dokumen yang tidak mengadung kata t tersebut
4. Klasifikasi Naive Bayes
Setelah  melakukann  pembobotan  kata  sehingga mendapatkan  nilai  bobot  pada  tahapan  selanjutnya yaitu pengklasifikasian menggunakan algoritma naïve bayes dalam penelitian ini yang nantinya memberikan nilai akurasi. Apakah nilai akurasi pada TF-IDF naïve bayes lebih baik atau TF-RF naïve bayes. Naive Bayes Naive  Bayes  merupakan  algoritma  klasifikasi yang  didasarkan  pada  teorema  Bayes  dan  adjective naive didasarkan pada asumsi bahwa karakteristik data yang  tidak  bergantung  satu  sama  lain[20].  Teknik klasifikasi Naïve Bayes merupakan metode lama yang masih sangat  populer  dalam  proses  analisis sentimen[14] ada banyak penelitian yang menggunakan algoritma naive bayes untuk kalsifikasi sentimen.  Keunggulan  naive  bayes  adalah  tidak membutuhkan  data  pelatihan  yang  besar  untuk menentukan  estimasi  parameter  yang  dibutuhkan dalam proses klasifikasi.[21]. Pada peneltian sebelumnya  yang  menggunakan  naïve  bayes  sebagai metode  klasifikasi,  dimana  secara  keseluruhan Penggunaan  metode  Naive  Bayes  memberikan  hasil yang baik klasifikasi dalam tingkat akurasi 92,2%[20].
𝑷(𝑯|𝑿)   = 𝑷(𝑷|𝑯) 𝑷(𝑯) 𝑷(𝑿) Dimana: P(H|X): Adalah  probabilitas  kelas  H  dari  dokumen input (tweet), probabilitas posterior P(X|H): Adalah  probabilitas  suku  X  di  kelas  H, probabilitas bersyarat P(H): Apakah  probabilitas  kelas  H  terjadi  dalam dataset, probabilitas kelas sebelumnya P(X): Apakah probabilitas istilah X terjadi dalam data probabilitas
Saat menghitung prediksi sebelumnya, kemungkinan  mengklasifikasikan  kemunculan  kata yang sebenarnya dapat dihilangkan, karena kemungkinan tersebut tidak mempengaruhi perbandingan  hasil  klasifikasi  untuk  setiap  kategori. Oleh karena itu, proses klasifikasi dapat disederhanakan  dengan  menggunakan  persamaan berikut [23].
Menghasilkan  data  nol  untuk  kelas  ini.  Oleh karena  itu,  metode  pemulusan  Laplace  digunakan untuk  mencegah  situasi  probabilitas  nol  dan memastikan bahwa setiap kata memiliki peluang untuk muncul  berdasarkan  kemunculannya,  setidaknya  satu besaran dalam persamaan berikut:
𝑷(𝑯|𝑿) = 𝑷(𝑯 𝒊 ) ∏ 𝑷(𝒙 𝒌 |𝑯 𝒊 ) 𝒏 𝒌=𝟏 = 5. Evaluasi Hasil Hasil evaluasi dapat mengklasifikasikan sentimen  dalam  kategori  positif,  negatif,  atau  netral. Dengan hasil perbedaan antara algoritma pembobotan TF-IDF dan TF-RF menggunkan algoritma klasifikasi naïve bayes.

## 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒐𝒏 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷 + 𝑭𝑷
Precison : Ini adalah rasio jumlah sentimen yang di prediksi secara akurat dengan jumlah total sentimen yang di prediksi[24].

## 𝑹𝒆𝒄𝒆𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷 + 𝑭𝑵
Recall : Merupakan rasio jumlah sentiment yang di prediksi secara akurat dengan jumlah sentiment aktual[24].

## 𝑭 − 𝟏 𝑺𝒄𝒐𝒓𝒆 = 𝟐 ∗ (𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 ∗ 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏) 𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 + 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏
F-1 Score : Ini adalah hasil dari perbandingan dari hasil rata-rata precision dan hasil recall. Accuracy dapat digunakan sebagai tolok ukur kinerja algoritma ketika dataset memiliki jumlah false negatif dan false positif yang sangat mendekati (symmetric). Namun, jika jumlahnya tidak mendekati, lebih baik menggunakan F-1 Score sebagai pembanding[24].
𝑨𝒄𝒄𝒖𝒓𝒂𝒄𝒚 = 𝑻𝑷 𝒕𝒊𝒂𝒑 𝒌𝒆𝒍𝒂𝒔 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒅𝒂𝒕𝒂 Accuracy 3 kelas : Mengukur tingkat akurasi dari kalsifikasi data yang akan dievaluasi pada 3 kelas [24].
6. Kesimpulan
Pada tahapan  ini  dimana  membuat  kesimpulan  dari hasil evaluasi yang didapatkan pada penelitian ini,
𝑷(𝑯 𝒊 )𝐱 𝐏(𝒙 𝟏 |𝑯 𝒊 ) 𝐱 𝐏(𝒙 𝟐 |𝑯 𝒊 ) … 𝐱 𝐏(𝒙 𝒏 |𝑯 𝒊 )

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berbagai  jenis  data  digunakan  dalam  penelitian ini,  termasuk  data  training  dan  data  testing.  Data traning  digunakan  untuk  membuat  model  klasifikasi, yang  merupakan  representasi pengetahuan  yang  akan digunakan  untuk  memprediksi  dokumen  data  baru yang  belum  pernah  ada.  Proses  mining  data  ini  akan mencakup  1632  dokumen  dokumen  yang  telah dikelompokkan  berdasarkan  sentimen  yang  terkait. Data ini memiliki tiga sentiment yaitu: negatif, netral, dan postif.
Tabel 1. Pelabelan Data No Tweet Sentimen 1 benar bicara kena lapar bukan swasembada pangan kebiasaan campur adu Negatif 2 Salah satu syarat wujud swasembada pangan Sejahtera tani Netral
No Tweet Sentimen 3 anda subsidi kendara listrik alih subsidi pupuk pangan lebih beri impact besar masyarakat Positif 4 bagi prestasi anies baswedan lama pimpin jakarta hadirkan pangan murah npenataan transportasi demokratis gak penjara rakyat kritik bongkarkemenkeugate bongkar kemenkeugate Netral 6 lama gaung swasembada pangan sejahtera tani n nsayang sekali capres maupun pimpin negeri punya program sebut periode padahal sederhana Positif … 1632 coba berfikir sadar qt apa alami negri dulu bangga pabrik pupuk sriwijaya sekarang kiprahx sadar tahan pangan mati hingga qt negara besar paksa import butuh pokok Positif

## 4.1. Klasifikasi TF-IDF Naïve Bayes
Jika  telah  mendapatkan  hasil  pembobotan  dari TF-IDF  selanjutnya  melakukan  tahap  kalsifikasi menggunakan  naïve  bayes.  Untuk  mendapatkan  nilai probabilitas yang tinggi dilakukan tiga tahapan sesuai dengan data latih, data latih yang digunakan untuk uji cob  aini  menggunakan  data  latih  yang  sebelumnya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Data Latih Klasifikasi TF-IDF dan TF-RF
Fitur Teks Label D1 D2 D3 benar 0.477 0.176 0 negatif swesembada 0 0.176 0 netral … … … … … masyrakat 0 0 0.477 postif

## 4.1.1. Hasil Eksperimen 80:20
Untuk eksperimen 80:20 data yang dibagi 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji, dan dari hasil eksperimen  80:20  dilihat  bahwa  terdapat  perbedaan antara TF-IDF+NB dan TF-RF+NB. Setelah mendapatkan  nilai  dari  TP,  TN,  FP,  FN  diatas selanjutnya dapat dihitung nilai precesion, Recall, F1- Score dari tiap kelasnya serta nilai akurasinya hasilnya dapat dilihat pada tabel 3. untuk TF-IDF dan 4 untuk TF-RF
Tabel 3. TF-IDF TP FP TN FN Negatif 131 56 238 13 Positif 78 25 265 70 Netral 113 35 257 33 Tabel 4. TF-RF TP FP TN FN Negatif 128 62 232 16 Posotif 77 31 259 71 Netral 112 28 232 34
Tabel 5. Perhitungan Precision, Recall, F-1Score Label Akurasi Precision Recall F1 Score Negatif 0,89 0,67 0,89 0,77 Netral 0,52 0,71 0,52 0,60 Positif 0,77 0,80 0,77 0,78 rata- rata 0,74 0,74 0,74 0,72 Tabel 6. Akurasi TF-RF Precesion (%) Recall (%) F1-Score (%) Negatif 67% 89% 77% Positif 80% 77% 78% Netral 71% 52% 60% Accuracy (%) 72%

## Kelas Negatif
Precesion : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 128 128+62 = 0.67
Recall : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 128 128+16 = 0.89
F1-Score : 2 𝑥 (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑒𝑠𝑖𝑜𝑛) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 +𝑃𝑟𝑒𝑐𝑒𝑠𝑖𝑜𝑛 = 2 x (0.89 x 0.67) 0.89+0.67 = 1,2 1.56 = 0.77
Akurasi : 𝑇𝑝 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 = 128+77+112
438 = 0.72 Tabel 7. Perhitungan Precision, Recall, F-1Score dan Akurasi TF-IDF Label Akurasi Precision Recall F1 Score Negatif 0,91 0,70 0,91 0,79 Netral 0,53 0,76 0,53 0,62 Positif 0,77 0,76 0,77 0,77 rata-rata 0,75 0,75 0,75 0,74 Kelas Negatif Precesion : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 =
131 131+56 = 0.70
Recall : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 131 131+13 = 0.91
F1-Score : 2 𝑥 (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑒𝑠𝑖𝑜𝑛) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 +𝑃𝑟𝑒𝑐𝑒𝑠𝑖𝑜𝑛 = 1,27 1.61 = 0.79
Akurasi : 𝑇𝑝 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 = 132+178+113
438 = 0.73 Tabel 8 Akurasi TF-IDF Precesion (%) Recall (%) F1-Score (%) Negatif 70 % 91% 79% Positif 77% 76% 77% Netral 76% 53% 62% Accuracy (%) 73%

## 4.2. Implementasi Sistem
Implementasi sistem menampilkan halaman Beranda, Input Dataset, Klasifikasi.
4.2.1. Implentasi Halaman Home Implementasi  halaman  home  merupakan tampilan yang terlihat Ketika masuk pertama kali pada sistem  yang  dibangun  dengan  menampilkan  judul, nama pembuat hingga nim. Implementasi dari halaman home dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Implementasi Halaman Home

## 4.2.2. Implementasi Halaman Input Dataset
Implementasi  halaman  dataset  merupakan halaman  yang  menampilkan  dataset  yang  digunakan dalam  penelitian  ini,  dan  dataset  yang  ditampilkan sudah ada labelnya. Halaman dataset dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Input Dataset

## 4.2.3. Implentasi Halaman Klasifikasi
Implementasi  halaman  klasifikasi  merupakan halaman  yang  menampilkan  hasil  kalsifikasi  dari penelitian  ini,  pada  proses  kalsifikasi  untuk membandingkat hasil akurasi dari metode TF-IDF dan TF-RF dengan mengunakan naïve bayes. Implementasi  halaman  kalsifikasi  dapat  dilihat  pada gambar 5 dan 6 dibawah ini.
Gambar 5. Implentasi Halaman belum ada proses Klasifikasi
Gambar 6. Implentasi Halaman setalah ada proses Klasifikasi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  ini  tingkat  keakurasian dengan menggunakan analisis sentimen twitter tentang pangan dengan menggunakan kinerja pembobotan TF- IDF dan TF-RF terhadap proses klasifikasi menggunakan  naïve  bayes  dengan  data  yang digunakan sebesar dataset yang diambil menggunakan teknik crawling dengan menggunakan node JS sebagai aplikasi pendukung. Dari hasil pengujian diatas dapat disimpulkan  bahwa  tingkat  akurasi  antara  TF-IDF naïve bayes dan TF-RF naïve  bayes dengan beberapa eksperimen dengan 80:20 hasil akurasi untuk TF-IDF naïve bayes 73% kemudian nilai akurasi untuk TF-RF naïve  bayes  dengan  hasil  akurasi  72%,  hasil eksperimen 70:30 nalai akurasinya 72% untuk TF-IDF naïve bayes, untuk TF-RF naïve bayes 71% dan hasil eksperimen  60:40  hasil  akurasi  TF-IDF  69%  TF-RF 69% Sehingga dari kedua metode pembobotan tersebut dapat disimpulkan TF-IDF naïve bayes lebih baik hasil akurasi dibandingkan hasil TF-RF naïve bayes dengan melakukan  eksperimen  80:20.  Berdasarkan  hasil penelitian ini, ada beberapa saran untuk pengembangan  lebih  lanjut:  Dari  hasil  yang  sudah penulis dapatkan untuk ekstraksi fitur pada pembobotan kata menggunakan teknik selain TF-IDF dan TF-RF untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. Mungkin pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan  teknik  pembobotan  kata  dalam text processing dan  juga  dapat  melakukan  pengujian menggunakan teknik klasifikasi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K. Jasa, “Bab 2 Landasan Teori,” Apl. dan Anal. Lit.  Fasilkom  UI ,  vol.  m,  no.  1998,  pp.  7–34, 2000, [Online]. Available: http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/655/jbptunik ompp-gdl-supriadini-32740-6-12.unik-i.pdf.
[2]  Y. Religia, “Feature Extraction Untuk Klasifikasi Pengenalan Wajah Menggunakan Support Vector  Machine  Dan  K-Nearest  Neighbor,” Pelita  Teknol.  J.  Ilm.  Inform.  Arsit.  dan Lingkung. , vol. 14, no. 2, pp. 85–92, 2019.
[3]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[4]  L.  Efrizoni,  S.  Defit,  M.  Tajuddin,  and  A. Anggrawan,  “Komparasi  Ekstraksi  Fitur  dalam Klasifikasi  Teks  Multilabel Menggunakan Algoritma  Machine  Learning,” MATRIK    J. Manajemen, Tek.  Inform. dan  Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 3, pp. 653–666, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1851.
[5]  A. Tirtayasa and A. Listiyo Wibowo, “Sentiment Analysis  Tweet  KTT  G-20  di  Media  Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Pengemb. Sist. Inf. dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 1–12, 2023, doi: 10.47747/jpsii.v4i2.1097.
[6]  N. M. A. J. Astari, Dewa Gede Hendra Divayana,
and  Gede  Indrawan,  “Analisis  Sentimen Dokumen  Twitter  Mengenai  Dampak  Virus Corona  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 27–29, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[7]  B.  Agarwal,  N.  Mittal,  P.  Bansal,  and  S.  Garg, “Sentiment  analysis  using  common-sense  and context information,” Comput. Intell. Neurosci. , vol. 2015, 2015, doi: 10.1155/2015/715730.
[8]  P.  Arsi  and  R.  Waluyo,  “Analisis  Sentimen Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine  (SVM),” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  147,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[9]  A. Rahayu, “Bab iii landasan teori 3.1.,” http://e- journal.uajy.ac.id/7244/4/3TF03686.pdf , no. 2010,  pp.  15–48,  2019,  [Online].  Available: http://e-journal.uajy.ac.id/7244/4/3TF03686.pdf.
[10]  Y.  Azhar,  “Metode  Lexicon-Learning  Based Untuk  Identifikasi  Tweet  Opini  Berbahasa Indonesia,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 6, no. 3, p. 237, 2018,
doi:
10.23887/janapati.v6i3.11739.
[11]  R. Catelli, S. Pelosi, and M. Esposito, “Lexicon- Based  vs.  Bert-Based  Sentiment  Analysis:  A Comparative Study in Italian,” Electron. , vol. 11, no. 3, 2022, doi: 10.3390/electronics11030374.
[12]  M. Metode, F. Multiple, C. Decision, M. Fmcdm, and  D.  Yogyakarta,  “Indonesian  Journal  of Business Intelligence,” vol. 3, no. 2, pp. 54–60, 2020.
[13]  A.  Deolika,  K.  Kusrini,  and  E.  T.  Luthfi, “Analisis  Pembobotan  Kata  Pada  Klasifikasi Text Mining,” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077.
[14]  Merinda Lestandy, Abdurrahim Abdurrahim, and Lailis  Syafa’ah,  “Analisis  Sentimen  Tweet Vaksin  COVID-19  Menggunakan  Recurrent Neural  Network  dan  Naïve  Bayes,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5, no. 4, pp. 802–808, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.
[15]  P.  T.  Dan  and  R.  Logistik,  “Analisis  Sentimen Twitter tentang Covid-19 Menggunakan Istilah,” pp. 14–16, 2021.
[16]  S.  Ghosh  and  M.  S.  Desarkar,  “Class  Specific TF-IDF  Boosting  for  Short-text  Classification,” pp. 1629–1637, 2018, doi:
10.1145/3184558.3191621.
[17]  I.  Istiqlaliyyah,  Y.  A.  Sari,  and  M.  A.  Fauzi, “Pencarian Teks pada Terjemahan Ayat Al- Qur ’  an  dengan  Menggunakan  TF-RF  dan  Bray- Curtis  Distance,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4357–4363, 2019.
[18]  A. N. Assidyk, E. B. Setiawan, and I. Kurniawan, “Analisis Perbandingan Pembobotan TF-IDF dan TF-RF  pada  Trending  Topic  di  Twitter  dengan Menggunakan Klasifikasi K-Nearest Neighbor,” e-Proceeding Eng. , vol. 7, no. 2, pp. 7773–7781,
2020.
[19]  M.  Syulhan,  A.  Ghofany,  R.  D.  B,  and  F. Bimantoro, Proceedings  of  the  First  Mandalika International  Multi-Conference  on  Science  and Engineering  2022,  MIMSE  2022  (Informatics and  Computer  Science) ,  vol.  1,  no.  1.  Atlantis Press International BV, 2022.
[20]  A. Muzaki and A. Witanti, “Sentiment Analysis of  the  Community  in  the  Twitter  To  the  2020 Election  in  Pandemic  Covid-19  By  Method Naive Bayes Classifier,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[21]  F.  Ilzam  Nur  Haq  and  E.  Budi,  “Implementasi Naive Bayes Classifier untuk Prediksi Kepribadian Big Five pada Twitter Menggunakan Term Frequency-Inverse Document  Frequency  (  TF-IDF  )  dan  Term
Frequency-Relevance  Frequency  (  TF-RF  )
Program Studi Sarjana Ilmu Komputasi Fakultas Informatik,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 9785–9795, 2019.
[22]  Prameswari  Reksa  Agami,  I.  Yuniar  Purbasari, and  B.  Rahmat,  “Penentuan  Penggunaan  Lulur Dan  Masker  Organik  Sesuai  Dengan  Diagnosa Jenis  Kulit  Wajah  Menggunakan  Metode Decision  Tree  Algoritma  C4.5,” J.  Inform.  dan Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  313–321,  2021,  doi: 10.33005/jifosi.v2i2.351.
[23]  P.  Antinasari,  R.  S.  Perdana,  and  M.  A.  Fauzi, “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Film  Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia
Menggunakan  Naive  Bayes  Dengan  Perbaikan Kata Tidak Baku,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  12,  pp.  1718–1724, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[24]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada Twitter,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI , vol.  5,  no.  2,  pp.  697–711,  2021,  [Online]. Available:
http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/ article/view/369.