ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933

## Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat Terhadap PPKM DKI Jakarta Dengan Metode Naïve Bayes
Hikari Ardhiansya* 1 ,Auliya Burhanuddin 2 , Shintia Dwi Alika 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto
e-mail: * 1 19102105@ittelkom-pwt.ac.id , 2 auliya@ittelkom-pwt.ac.id, 3 shintia@ittelkom- pwt.ac.id

## Abstrak
Sebuah  virus  yang  disebut  virus  corona,  juga  disebut  sebagai  Covid-19  dapat membuat  orang  sakit  dan  bahkan  membunuhnya.  Beberapa  negara  telah  terkena  virus tersebut,  termasuk  Indonesia  yang  memiliki  virus  Covid-19.  Pemerintah  Indonesia  telah meluncurkan  sejumlah  strategi  atau  upaya  untuk  mencegah  penyebaran  jangka  panjang Covid-19 di tanah air sejak wabah Covid-19 di Indonesia, seperti memberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM). Salah satu daerah yang melakukan (PPKM) yaitu provinsi DKI Jakarta  yang  memiliki  sebaran  covid  terbesar  di  Indonesia.  Selama  ini  dengan  adanya Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  pada  DKI  Jakarta,  masyarakat  merasakan  kesulitan  dalam melakukan  aktivitasnya.  Oleh  karena  itu  diharapkan  sebuah  analisis  sentimen  untuk  melihat pendapat rakyat mengenai PPKM di DKI Jakarta yang saat ini telah mulai mereda. Metode yang akan  dipergunakan  yaitu  Naïve  Bayes.  Teknik  klasifikasi  yang  disebut  Naive  Bayes memanfaatkan teknik probabilistik dan statistik. Hasil dari analisis sentiment ini mendapatkan 87,2%  netral,  4,3%  positif  dan  8,4%  negative  dan  klasifikasi  dengan  Naïve  Bayes  2  kelas mendapatkan  akurasi  90%  dan  untuk  3  kelas  mendapatkan  akurasi  81%.  Dataset  yang digunakan  berdasarkan  komentar  yang  berada  pada  youtube  di  konten  berita  yang  membahas PPKM  DKI Jakarta.  Analisis sentimen dihasilkan menggunakan alur: cleaning, labeling, TF- IDF,  split,  klasifikasi  dan  evaluasi.  Dengan  menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes, peneliti mendapatkan hasil kategori Excellent classification.
Kata kunci — Covid-19, DKI Jakarta, Youtube, PPKM, Naïve Bayes

## Abstract
A virus called coronavirus, also known as COVID-19, can make people sick and even kill them. Several countries have been affected by the virus, including Indonesia, which has the COVID-19 virus. The Indonesian government has launched a number of strategies or efforts to prevent  the  long-term  spread  of  COVID-19  in  the  country  since  the  COVID-19  outbreak  in Indonesia,  such  as  imposing  restrictions  on  community  activities  (PPKM).  One  of  the  areas conducting (PPKM), namely DKI Jakarta Province, which has the highest COVID distribution in Indonesia, So far, with the existence of restrictions on community activities in DKI Jakarta, the  community  has  experienced  difficulties  carrying  out  their  activities.  Therefore,  it  is  hoped that a sentiment analysis will look at people's opinions regarding PPKM in DKI Jakarta, which is currently starting to subside. The method to be used is Nave Bayes. A classification technique called Naive Bayes utilizes probabilistic and statistical techniques. The results of this sentiment analysis  are  87.2%  neutral,  4.3%  positive,  and  8.4%  negative,  and  classification  with  Nave Bayes gives 2 classes 90% accuracy and 3 classes 81% accuracy. The dataset used is based on comments  on  YouTube  in  news  content  discussing  PPKM  DKI  Jakarta.  Sentiment  analysis  is
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E- ISSN 2503-2933 61
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
generated  using  the  following  flow:  cleaning,  labeling,  TF-IDF,  splitting,  classification,  and evaluation. By using the Nave Bayes classification method, the researcher got the results for the Excellent classification category .
Keywords — Covid-19, DKI Jakarta, Youtube, PPKM, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
irus Corona atau dikenal juga dengan Covid-19 adalah virus yang dapat membuat orang sakit  dan  berpotensi  membunuhnya.  Akhir  tahun  2019  terlihat  penemuan  virus  ini  di Wuhan,  China.[1].  Seseorang  yang  terinfeksi  virus  akan  mengalami  gangguan  pada pernafasan  ringan  maupun  berat  bagi  seseorang  yang  memiki  penyakit  pengorbit  seperti kardiovaskular,  diabetes,  pernapasan  kronis,  dan  kanker.  Selain  itu  corona  virus  sangat  cepat penyebarannya di seluruh dunia.
World  Health  Organization  (WHO)  menyatakan  status  darurat  bagi  seluruh  negara. Dengan  dinyatakannya  status  darurat  oleh  WHO,  banyak  negara  yang  melakukan  lockdown untuk  melindungi  warga  negaranya  [2].  Pemerintah  Indonesia  telah  menerapkan  sejumlah strategi atau inisiatif untuk mencegah penyebaran jangka panjang Covid-19 di  Indonesia sejak awal  pandemi[3].  Selama  ini  pesatnya  pertumbuhan  jumlah  perkara  secara  dunia  sudah menyebabkan kepanikan, ketakutan, dan  kecemasan di kalangan rakyat[4].
Pemerintah  Indonesia  telah  melakukan  pembatasan  kegiatan  masyarakat  (PPKM)  di sejumlah  daerah,  mulai  dari  level  1,  2,  dan  3.  Pemerintah  memberlakukan  Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) untuk menghentikan penyebaran Covid-19, dan PPKM adalah penerapan dari pembatasan tersebut. DKI Jakarta adalah ibu kota Indonesia yang terletak pada pulau jawa bagian barat dan merupakan daerah yang melakukan kebijakan PPKM. Berdasarkan laman  berita  www.health.detik.com,  pada  6  juli  2022  DKI  Jakarta  menjadi  provinsi  yang menyumbangkan  kasus  positif  tertinggi  dengan  1.516  kasus  covid-19[5].    Karena  sebelumnya data telah menunjukan adanya penaikan angka terkonfirmasi positif Covid-19, pemerintah DKI Jakarta memberlakukan PPKM level 2 pada tanggal 5 juli 2022 [6]. Namun pada tanggal 6 juli 2022 DKI Jakarta kembali menurunkan PPKM ke level 1 karena menurut Dinas Kesehatan DKI Jakarta  Dwi  Oktavia,  Positivity  Rate  DKI  Jakarta  kembali  memenuhi  kriteria  organisasi WHO[7]. Dengan sempat berlangsung kembalinya PPKM level 2 di DKI Jakarta pada tanggal 5-6 Juli 2022, tentu akan membuat fenomena-fenomena data.
Analisis  sentimen  adalah  salah  satu  komponen  kunci  dari  penambangan  data, memungkinkan ekstraksi informasi penting tergantung pada sentimen dari data yang diperoleh, apakah itu positif atau negatif. Analisis sentimen, biasa disebut Opinion Mining, adalah teknik mengidentifikasi  dan  mengekstraksi  informasi  subyektif  dari  bahan  sumber  dengan menggunakan  komputasi  linguistik,  analisis  teks,  dan  pemrosesan  bahasa  alami[13].  Analisis sentimen dapat memainkan peran penting dalam pembuatan kebijakan untuk melawan COVID- 19. Media sosial dan berita online adalah sumber data tidak terstruktur.
Teknik  klasifikasi  yang  disebut  Naive  Bayes  memanfaatkan  teknik  probabilistik  dan statistik.  Metode  ini  merupakan  algoritma  supervised  learning  yang  sangat  sederhana.  Untuk mengetahui kinerja metode klasifikasi Naïve Bayes bisa dilihat melalui akurasi. Akurasi adalah hasil  yang  paling  sederhana  dan  digunakan  saat  mengevaluasi  kinerja  model.  Akurasi  dapat diartikan  sebagai  proporsi  perdeksi  yang  benar  dari  banyaknya  sampel  [8].  Metode  klasifikasi Naïve Bayes telah dibuktikan lebih baik dari Logistic Regression dalam melakukan klasifikasi kalimat  yang  pendek  seperti  komentar  dengan  akurasi  91%,  sedangkan  Logistic  Regression hanya mendapatkan akurasi 71%  [9].

## V
62 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933
Di antara beberapa platform sosial media yang terkenal, Youtube merupakan salah satu media yang menerima perhatian khusus karena pengguna bisa dengan simpel menyiarkan berita. Youtube dapat dianggap sebagai platform penting untuk menyebarluaskan informasi kesehatan yang  relevan[10].  Selain  itu  berdasarkan  www.suara.com    [11].  Pada  tahun  2022,  pengguna YouTube  di  Indonesia  telah  mencapai  139  juta  atau  setara  dengan  50%  dari  total  populasi. Youtube adalah media sosial yang menampilkan video. Salah satu video yang di tampilkan yaitu berita  yang  membahas  PPKM  di  DKI  Jakarta.  Youtube  memiliki  jumlah  yang  signifikan  dari video  COVID-19  yang  informatif  dan  menggabungkan  karakteristik  tertentu  dapat meningkatkan popularitas video youtube [10].
Penelitian  ini  akan  membahas  mengenai  pendapat  masyarakat  mengenai  peraturan PPKM  di  DKI  Jakarta  yang  saat  ini  sudah  mulai  meningkat.  Data  yang  akan  digunakan berdasarkan komentar di konten berita di Youtube yang membahas PPKM di DKI Jakarta pada tanggal  5-6  juli  2022.  Berdasarkan  data  itu  akan  di  proses  dengan  data  mining  dan  dinilai memakai  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes  sangat  cocok  untuk  pengklasifikasi tweet  yang  pendek  [9].    Oleh  karena  itu  menurut  peneliti  metode  ini  lebih  cocok  untuk penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  komentar  masyarakat  mengenai  PPKM yang  sempat  terjadi  pada  tanggal  5-6  juli  2022  pada  sosial  media  youtube  dan  melakukan klasifikasi  komentar  dengan  2  kelas  dan  3  kelas  menggunakan  Naïve  Bayes.  Hasil  dari penelitian ini dapat digunakan untuk sarana untuk evaluasi PPKM oleh pemerintah DKI Jakarta dan bagi masyarakat dapat dijadikan sarana untuk menyampaikan tanggapan mengenai PPKM di DKI Jakarta ke pemerintah. Untuk Menjalankan penelitian ini peneliti menggunakan Jupiter Notebook. Tahapan penelitian ini yaitu:
Gambar 1. Alur Penelitian
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E- ISSN 2503-2933 63
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tahapan penelitian yang terlihat di gambar 1, dapat diuraikan seperti berikut:
1. Pengumpulan  Data,  yaitu  mengumpulkan  konten  pada youtube ,  melakukan crawling data dengan API v3, menggubah menjadi CSV.
2. Data Cleansing, yaitu melakukan data cleansing yang meliputi penghapusan missing value , pembersihan  element  yang  tidak  digunakan, stemming menggunakan  sastrawi,  melakukan stopwords dan tokenisasi.
3. Labeling,  yaitu  pemberian  label  kepada  setiap  data  menggunakan  sentiwordnet  untuk memberikan 3 kategori( Positive, Negative dan Neutral )
4. TF-IDF,  yaitu  melakukan  diekstraksi  feature  dengan  menggunakan  TF-IDF.  Data  yang  di lakukan TF-IDF yaitu data yang di bersihkan dari nilai netral.
5. Clustering ,  yaitu  prosek  clustering  pada  data  yang  akan  di  klasifikasi  dengan  naive  bayes. Tahap ini ditujukan untuk menaikan akurasi.
6. Naïve  Bayes,  yaitu  melakukan  pemodelan  klasifikasi  dengan algoritma Complementary Naive Bayes.
7. Evaluasi, yaitu melihat akurasi dari sistem yang telah di buat sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  sentimen  adalah  salah  satu  komponen  kunci  dari  penambangan  data, memungkinkan  ekstraksi  informasi  penting  tergantung  pada  sentimen  dari  data  yang diperoleh,  apakah  itu  positif  atau  negatif.  Teknik  klasifikasi  yang  disebut  Naive  Bayes memanfaatkan teknik probabilistik dan statistik. Metode ini merupakan algoritma supervised learning yang  sangat  sederhana.  Untuk  mengetahui  kinerja  metode  klasifikasi Naïve  Bayes bisa  dilihat  melalui  akurasi.  Untuk  mendapatkan  informasi  terkait  akurasi,  peneliti mengunakan  library confusion_matrix .  Untuk  mengetahui  hasil  dari  analisis  sentimen  dan akurasi dilakukan tahapan berikut :
A. Analisis Sentiment
Tahap  pertama  yang  dilakukan  peneliti  yaitu  melakukan  pengumpulan  data  komentar pada konten berita yang ada di youtube. Konten yang dipilih merupakan berita di sosial media youtube yang membicarakan tentang naiknya PPKM di DKI Jakarta pada tanggal 5-6 juli 2022. Pada tahap ini peneliti mendapatkan 18 konten, seperti dari konten dari metrotv, cnn Indonesia, tvone,  berita  satu  dan  lain-lain.  Sehingga  total  komentar  yang  didapat  dari  youtube  sebanyak 385. Alasan utama peneliti tidak mengambil hanya satu channel pada youtube, yaitu agar data menjadi  lebih  berwarna.  Untuk  melakukan  crawling  data  v3  pada  apps  script.  Setelah  semua data  telah  diambil,  file-file  excel  akan  digabungkan  menjadi  satu  file  CSV.  Hal  ini  ditujukan agar lebih rapih dan saat menginputkan data tersebut ke Jupiter notebook mejadi lebih mudah. Sehingga hasilnya seperti pada gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2. Data
64 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933
Tahap kedua peneliti melakukan ngambilan 2 kolom, yaitu kolom name dan komentar. Setelah itu data tersebut dilakukan penghapusan missing value. Untuk menghapus missing value mengunakan dropna(). Dropna() merupakan method dari python untuk menghapus data NULL . Sehingga hasilnya seperti pada gambar 3 sebagai berikut :
Gambar 3. Hasil Cleansing
Tahap  ketiga  ini,  sebelum  memberi  label  kepada  data  peneliti  melakukan  stemming menggunakan sastrawi serta  melakukan stopwords .  Kedua  Langkah  ini  ditujukan  agar  data menjadi  lebih  mudah  di  mengerti  saat  proses labeling .  Proses  ini  akan  mengambil  kata-kata dasar  pada  suatu  kalimat  serta  menghapus emoticon dan  kata-kata  yang  tidak  memiliki  arti seperti  “dan”,  “atau”,  “tapi”  dan  lainnya.  Setelah  bersih  peneliti  baru  memberikan  label menggunakan sentiwordnet .  Pengkategorian  ini  mengunakan library  sentiwordnet .  Algoritma ini akan memberi label ke data jika nilai >0 maka Positive, nilai == 0 maka Neutral, dan nilai <0 maka Negative. Sehingga hasilnya seperti pada gambar 4 sebagai berikut:
Gambar 4. Hasil Labeling
Untuk  mengetahui  hasil  dari  analisis  sentimen  ini,  peneliti  membuat  diagram  plot  dari hasil labeling yang terdiri dari 3 kategori yaitu Negative, Positive dan Neutral. Untuk membuat diagram ini, peneliti menggunakan metode matplotlib dari python untuk melakukan visualisasi data.
Berdasarkan hasil visualisasi data 3 kelas terlihat 87.2% komentar yang bersifat Neutral , 8.4% komentar yang bersifat Negative dan 4.3% komentar yang bersifat Positive . Hasil labeling ini menghasilkan Neutral sebanyak 321, Negative sebanyak 31,
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E- ISSN 2503-2933 65
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Positive  sebanyak  16  data.  Komentar  terlihat  komentar  netral  lebih  banyak,  sedangkan yang  paling  sedikit  merupakan  komentar  positive.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  peneliti  dapat mengambil  kesimpulan  bahwa  komentar  pada  masyarakat  di  youtube  adalah  bersifat Neutral . Sehingga hasilnya seperti pada gambar 5 sebagai berikut :
Gambar 5. Diagram Hasil Analisis Sentimen
Sedangkan  untuk  hasil  visualisasi  data  2  kelas  terlihat  66.0%  komentar  yang  bersifat Negative dan  34.0%  komentar  yang  bersifat Positive .  Komentar  terlihat  komentar Negative lebih  banyak,  sedangkan  yang  paling  sedikit  merupakan  komentar Positive .  Berdasarkan  hasil tersebut,  peneliti  dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa  komentar  pada  masyarakat  di  youtube adalah bersifat Negative . Sehingga hasilnya seperti pada gambar 6 sebagai berikut:
Gambar 6. Diagram Hasil Analisis Sentimen 2 Kelas
66 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933

## B. Naïve Bayes
Metode yang paling sering digunakan untuk menentukan bobot setiap kata disebut TF- IDF  ( Term  Frequency -  Inverse  Document  Frequency ). Pendekatan ini terkenal  karena lebih efektif,  berguna,  dan  menghasilkan  hasil  yang  tepat.  Tahap  ini  merupakan  perhitungan  atau pemberian  bobot  term  pada  setiap  dokumen.  Untuk  melakukan  pembobotan  ini,  peneliti menggunakan library  TfidfVectorizer yang  dimana  didalamnya  terdapat CountVectorizer dan TfidfTransformer . Pada tahap ini peneliti membuat 2 percobaan, percobaan pertama dengan data yang  dibobotkan  adalah  data Positive dan Negative serta  percobaan  kedua  menggunakan  data yang dibobotkan adalah Positive, Neutral , dan Negative . Sehingga hasilnya seperti pada gambar 7 sebagai berikut :
Gambar 7. Hasil TF-IDF
Clustering  merupakan  tahapan  untuk  membuat  atau  melakukan  pengelompokan  pada data.  Algoritma  yang  digunakan  oleh  peneliti  yaitu  k-means  dengan  2  kelas  ( Positive ,  dan Negative )  dan  3  kelas  ( Positive,  Neutral ,  dan Negative ). K-means adalah  algoritma pembelajaran mesin populer yang digunakan untuk pengelompokan data di mana jumlah cluster (K)  diketahui,  sebelum  dijumlahkan  atau  ditunjukkan  sebelumnya.  K-Means  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  pusat cluster sedemikian  rupa  sehingga  jarak  pengamatan  ke  pusat cluster terdekat  mereka  diminimalkan.  Tahap  clustering  ini  dilakukan  untuk  mempermudah proses klasifikasi, sehingga dapat menaikan akurasi pada model naïve bayes. Sehingga hasilnya jika di ukur dengan silhouette score seperti pada gambar 8 sebagai berikut :
Gambar 8. Hasil Clustering
Metode naïve bayes merupakan metode yang yang bersifat naif. Metode ini dipilih oleh peneliti  karena  mampu  mengklasifikasi  komentar  yang  pendek  dengan  baik.  Peneliti menggunakan ComplementNB ,  Complement  Naïve  Bayes  yaitu  algoritma  yang  mengadopsi Multinomial Naïve Bayes serta didesain buat data yang tidak seimbang. Sistem di Complement Naïve Bayes dengan menghitung probabilitas kata yang timbul dari luar kelas. lalu menghitung probabilitas setiap kelas dan  dipilih nilai terendah. pada penelitian ini peneliti mencoba dengan 2  model  naïve  bayes.  Yaitu  dengan naïve  bayes  complement untuk  klasifikasi  2  kelas  dan klasifikasi 3 kelas. Sehingga hasilnya seperti pada gambar 9 sebagai berikut:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E- ISSN 2503-2933 67
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 9. Code Naïve Bayes
Untuk melakukan evaluasi ini, model Naive Bayes akan diberikan data test yang telah disiapkan  untuk  melakukan  memprediksi  data.  Untuk  melakukan  evaluasi  ini,  peneliti mengunakan library confusion_matrix . Confusion_matrix adalah sebuah tabel untuk mengukur akurasi  dari  model. Confusion_matrix digunakan  oleh  peneliti  karena  lebih  sering  digunakan untuk mengukur hasil dari model klasifikasi di mesin learning. Selanjutnya akan dilihat akurasi , precision, recall dan f1-score .
Akurasi  adalah  persentase  yang  diperoleh  dari  total  sentimen  yang  diidentifikasi dengan  benar[10].  Akurasi  dihitung  dengan  membagi  jumlah  data  sentimen  yang  benar dengan total dan data uji, sebagai berikut:
X 100%  (1)
Precision adalah proporsi data relevan yang ditemukan terhadap data total. [10]. Untuk menghitung Precision sebagai berikut:
Precision !"# !"#$% !"# (2)
Recall adalah perbandingan kuantitas material relevan yang ditemukan dengan kuantitas material relevan [10]. Untuk menghitung Recal sebagai berikut:
Recall !"# !"#$% )# (3)
F-measure adalah  parameter  tunggal  untuk  mengukur  keberhasilan  pengambilan, menggabungkan daya ingat dan presisi[10]. Untuk menghitung F-measure sebagai berikut:
F + measure    2 ∗ 01"∗1 01"$1 (4)
Pada  penelitaian  ini  peneliti  medapatkan  hasil classification  report dari naïve  bayes dengan  2  kelas  ( Poistive dan Negative )  dan  3  kelas  ( Poistive,  Negative ,  dan Neutral ). Berdasarkan  hasil  2  kelas (Poistive dan Negative), terlihat  untuk  label positive mendapatkan nilai  1.00  untuk precision ,  0.83  untuk recall ,  dan  0.91  untuk f1-score .  Sedangkan  untuk  label negative mendaptkan  nilai  0.80  untuk precision ,  1.00  untuk recall ,  dan  0.89  untuk f1-score .
68 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933
Sehingga bisa disimpulkan nilai dari model naïve bayes 2 kelas yaitu 0.90 untuk hasil akurasi , 0.90 untuk hasil precision , 0.92 untuk hasil recall , dan 0.90 untuk hasil f1-score . Oleh karena itu, model ini mendapatkan disimpulkan Excellent classification dengan akurasi 90%. Sehingga hasilnya seperti pada gambar 10 sebagai berikut:
Gambar 10. Hasil Naïve Bayes 2 Kelas
Berdasarkan  hasil  model  3  kelas  ( Poistive,  Negative ,  dan Neutral ),  terlihat  untuk  label positive mendapatkan  nilai  0.50  untuk precision ,  0.67  untuk recall ,  dan  0.57  untuk f1-score . Sedangkan untuk label negative mendaptkan nilai 0.29 untuk precision , 0.67 untuk recall , dan 0.40 untuk f1-score . Sedangkan untuk label netral mendapatkan nilai 0.95 untuk precision , 0.84 untuk recall, dan 0.89 untuk f1-score . Sehingga bisa disimpulkan nilai dari model naïve bayes 3 kelas yaitu 0.81 untuk hasil akurasi, 0.58 untuk hasil precision , 0.72 untuk hasil recall , dan 0.62 untuk hasil f1-score . Oleh karena itu, model ini mendapatkan disimpulkan Good classification dengan akurasi 81%. Sehingga hasilnya seperti pada gambar 11 sebagai berikut:
Gambar 11.  Hasil Naïve Bayes 3 Kelas

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  labeling  terlihat  87.2%  komentar  yang  bersifat Neutral ,  8.4% komentar  yang  bersifat Negative dan  4.3%  komentar yang  bersifat Positive . Komentar  terlihat komentar  netral  lebih  banyak,  sedangkan  yang  paling  sedikit  merupakan  komentar  positive. Berdasarkan  hasil  tersebut,  peneliti  dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa  komentar  pada masyarakat di youtube adalah bersifat Neutral .
Hasil  akurasi  yang  didapat  dari  naïve  bayes  dengan  2  kelas  yaitu  90%  dengan  nilai precision, recall, dan f1-score yaitu 0.90, 0.92, dan 0.90. Sementara naïve bayes dengan 3 kelas yaitu 81% dengan nilai precision, recall, dan f1-score dari model naïve bayes 3 kelas yaitu 0.58,
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E- ISSN 2503-2933 69
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
0.72,  dan  0.62.  Sehingga  dapat  disimpulkan  model  terbaik  adalah  dengan  2  kelas.  Hal  ini menunjukan naïve  bayes  complementNB lebih  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap dua  kelas karena dapat menghasilkan akurasi 90% atau bisa disebut Excellent classification .

## 5. SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan peneliti, terdapat beberapa saran untuk peneliti selanjutnya. Saran tersebut yaitu:
1. Pembuatan labeling dengan algoritma yang terbaru seperti textblob . 2. Pengkombinasian metode optimasi klasifikasi dengan algoritma yang digunakan.
3. Membuat  model  klasifikasi  lainya  seperti algoritma  Decision  Tree,  Random  Forest Classifier , LSTM, dan lain-lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  penulis  juga  haturkan  untuk  semua  pihak  yang  telah  membantu  peneliti dalam  menyelesaikan  skripsi  ini  yang  tidak  dapat  peneliti  sebutkan  satu  persatu.  Akhir  kata penulis menyadari bahwa tidak ada yang sempurna, penulis masih melakukan kesalahan dalam penyusunan  jurnal  ini.  Oleh  karena  itu,  penulis  meminta  maaf  yang  sedalam-dalamnya  atas kesalahan yang dilakukan penulis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. D. Darmansah and N. W. Wardani , “Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform.  dan  Sist.  Informasi),  Vol.  8,  No.  1,  pp.  105–117,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.
[2] R.  Ordila,  R.  Wahyuni,  Y.  Irawan,  and  M.  Yulia  Sari ,  “Penerapan  Data Mining  Untuk Pengelompokan  Data  Rekam  Medis  Pasien  Berdasarkan  Jenis  Penyakit  Dengan Algoritma  Clustering  (Studi  Kasus :  Poli  Klinik  PT.Inecda),” J.  Ilmu  Komput.,  Vol.  9, No. 2, pp. 148–153, 2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181.
[3 ]K.  D.  R.  Sianipar,  S.  W.  Siahaan,  M.  Siregar,  and  P.  P.  P.  A.  N.  W.  F.  I.  R.  H.  Zer, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pembelajaran  Online,” Infomatek,  Vol.  22,  No.  1,  pp.  23–30,  2020,  doi: 10.23969/infomatek.v22i1.2748.
[4 ]K.  Chakraborty,  S.  Bhatia,  S.  Bhattacharyya,  J.  Platos,  R.  Bag,  and  A.  E.  Hassanien, “Sentiment Analysis of COVID-19 tweets by Deep Learning Classifiers—A study to Show How Popularity is Affecting Accuracy in Social Media,” Appl. Soft Comput. J., Vol. 97, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106754.
[5] S.  O.  Alam, “DKI  Jakarta  Terbanyak,  Ini  Sebaran  2.743  Kasus  Baru  COVID-19  RI  6 Juli.,” detikHealth, 2022.
70 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 2, Juni 2023, Hal. 60-70 E-ISSN 2503-2933
[6] M.  Ali, “PPKM  Jawa  Bali  Diperpanjang,  DKI  Jakarta  Naik  Level  2,” Liputan  6,  p.  1, 2022.
[7] P.  Hestin  Untari ,  “PPKM  Level  1,  Kasus  Harian  Covid-19  Jakarta  Nyaris  2000,” Bisnis.com, p. 1, 2022.
[8] J.  W.  G.  Putra, Pengenalan  Konsep  Pembelajaran  Mesin  dan  Deep  Learning,  1.4 .  17 Agustus 2020, 2020.
[9] J.  Samuel, “COVID-19  Public  Sentiment  Insights  and  Machine  Learning  For  Tweets Classification,” Inf ., Vol. 11, No. 6, 2020, doi: 10.3390/info11060314.
[10]  A.  Shukla ,  “COVID-19  Pandemic:  An  Analysis  of  Popular  YouTube  Videos  As  An Alternative  Health  Information  Platform,” Health  Informatics  J.,  Vol.  27,  No.  2,  2021, doi: 10.1177/1460458221994878.
[11]  L.  Jemadu, “Jumlah  Pengguna  Media  Sosial  Indonesia  Capai  191,4  Juta  per  2022,” Suara.com, 2022.
[12]  F.  Ratnawati ,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini Film pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., Vol. 3, No. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[13]  L.  Dey,  S.  Chakraborty,  A.  Biswas,  B.  Bose,  and  S.  Tiwari ,  “Sentiment  Analysis  of Review  Datasets  Using  Naïve  Bayes‘  and  K-NN  Classifier,” Int.  J.  Inf.  Eng.  Electron. Bus., Vol. 8, No. 4, pp. 54–62, 2016, doi: 10.5815/ijieeb.2016.04.07.