## Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Terhadap Omnibus Law Berdasarkan Hashtag di Twitter

## Analysis of Social Media Users Sentiments against Omnibus Law
Based on Hashtags on Twitter
1 Okta Fanny*, 2 Heri Suroyo
1,2 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Bina Darma, Jl. Jendral Ahmad Yani No.3, 9/10 Ulu, Seberang, 9 Ulu, Seberang Ulu I,
Kota Palembang, Sumatera Selatan 30264, Indonesia.
e-mail: oktafannyzl07@gmail.com
( received : 27 Oktober 2021, revised : 25 November 2021, accepted : 28 November 2021)

## Abstrak
Dari penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa Analisis Sentimen dapat digunakan untuk mengetahui sentimen masyarakat khususnya netizen Twitter terhadap Omnibus Law. Setelah  dilakukan  analisis  sentimen,  terlihat  senimen  netral    dengan  presentase  terbesar  yaitu  55%, selanjutnya sentiment positif sebesar 35% dan sentiment negative sebesar 10 %. Hasil Analisis yang di lakukan memperlihatkan bahwa metode Naïve Bayes Classifier memberikan hasil pengujian klasifikasi dengan akurasi pada Hashtag Pro dengan nilai rata-rata akurasi mencapai 92.1%, nilai presisi dengan rata-rata 94.8% dan nilai recall dengan rata-rata 90.7%. Sedangkan Hashtag Kontra Untuk klasifikasi data, dengan nilai rata-rata akurasi mencapai 98.3%, nilai presisi dengan rata-rata 97.6% dan nilai recall dengan  rata-rata  98.7%.  Hasil  dari  Analisis  text  cloud  yang  dilakukan  pada  gabungan  Hashtag  baik Hashtag  pro  maupun  Hashtag  kontra,  kata  yang  dominan  muncul  yaitu  Omnibus  Law  yang  artinya seluruh Hashtag yang di scrap memang benar mendiskusikan topik utama yaitu tentang Omnibus Law.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Omnibus Law , Naïve Bayes Classifier

## Abstract
Based  on  the  research  result,  it  can  be  concluded  that  Sentiment  Analysis  can  be  used  to  know  the sentiment of the public, especially Twitter netizens against omnibus law. After the sentiment analysis, it  looks  neutral  Sentiment  with  the  largest  percentage  of  55%,  then  positive  sentiment  by  35%  and negative sentiment by 10%. The results of the analysis showed that the Naïve Bayes Classifier method provides classification test results with accuracy in Hashtag Pro with an average accuracy score of 92.1%, precision values with an average of 94.8%, and recall values with an average of 90.7%. While Hashtag Counter For data classification, with an average accuracy value of 98.3%, precision value with an average of 97.6%, and recall value with an average of 98.7%. The result of text cloud analysis conducted on a combination of hashtags both Hashtag pros and Hashtags cons, the dominant word that appears is Omnibus Law which means that all hashtags in scrap are discussing the main topic that is about Omnibus Law.
Keywords: Sentiment Analysis, Omnibus Law, Naïve Bayes Classifier

## 1 Pendahuluan
Analisis  sentimen  adalah  proses  yang  bertujuan  untuk  memenentukan  isi  dari  dataset  yang berbentuk teks (dokumen, kalimat, paragraf, dll) bersifat positif, negative atau netral. Analisis sentimen merupakan  bidang  penelitian  yang  cukup  popular,  karena  dapat  memberikan  keuntungan  untuk berbagai aspek, mulai dari prediksi penjualan[1]
Opini masyarakat dapat diperoleh dari berbagai media cetak maupun elektronik. Masyarakat pada saat  ini  lebih  sering  menggunakan  media  sosial  dalam  mengomentari  suatu  masalah  termasuk  suatu penomen. Salah satu media sosial yang digemari masyarakat Indonesia saat ini adalah Twitter. [2]
Tidak  sedikit  masyarakat  indonesia  menuangkan  ulasan  kritik  atau  pendapat  mereka  mengenai Omnibus  Law  ini  melalui  media  sosial.  Memang  fitur  komentar  yang  tersedia  akan  menimbulkan beragam  perspektif  baik  positif  maupun  negatif,  akan  tetapi  dengan  banyaknya  serta  bervariasinya komentar  yang  netizen  berikan  tentu  akan  memakan  banyak  waktu  dalam  menganalisis  pendapat netizen  mengenai  Omnibus  Law  ini.  Adapun  tagar  terbanyak  adalah  #DemoBukanSolusi(11.632), #TolakOmnibusLaw  (8.707)  ,  sedangkan  tagar  yang  mendukung  Omnibus  Law  di  antaranya #DukungOmnibusLaw (1.064), #ProOmnibusLaw (6696), #DemoBukanSolusi(11.632).
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  pemprograman Python,  Python adalah  salah  satu  bahasa pemograman tingkat tinggi yang bersifat interpreter, interactive, object-oriented , dan dapat beroperasi hampir  di  semua  platform: Mac,  Linux,  dan  Windows.  Python termasuk  bahasa  pemograman  yang mudah dipelajari karena sintaks yang jelas, dapat dikombinasikan dengan penggunaan modul-modul siap pakai, dan struktur data tingkat tinggi yang efisien[3]
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  pada  “Analisis  sentimen  pengguna  media sosial  terhadap Omnibus  Law berdasarkan  hastag  di Twitter menggunakan  pemrograman Python ”. Melakukan Analisis sentimen pengguna media sosial terhadap Omnibus Law dari perode bulan Oktober sampai dengan bulan November 2020. Melakukan data mining dengan web scrab Hashtag Omnibus Law pada  media  sosial Twitter dengan  membandingkan Hashtag yang  pro  dan  yang  kontra menggunakan pemrograman Python . Menerapkan penggunaan metode Naïve Bayes Classifier dengan tools  Rapid  Minner untuk  menganalisis  sentiment  pengguna  media  sosial  terhadap Omnibus  Law . Manfaat dari penelitian ini adalah : Dapat menghitung persentase pendapat baik atau pendapat buruk tentang Omnibus Law agar dapat membandingkan hasil analisis sentimen. Dapat menganalisis sentimen pengguna  media  social  terhadap  Omnibus  Law  melalui  metode Naïve  Bayes  Classifier .  Dapat mengetahui  kecenderungan  sentimen  berdasarkan  Hastag  oleh  Pengguna  Media  Sosial  twittter mengenai Omnibus Law.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1 Penelitian Sebelumnya
“ Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  (Buntoro  2017)  yang  berjudul,  maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  Analisis  Sentimen  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  sentimen  masyarakat khususnya  netizen  Twitter  terhadap  calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017.  Tujuannya  membantu masyarakat menentukan sentimen yang terdapat pada twit opini Bahasa Indonesia yang ada di Twitter. Setelah  dilakukan  analisis  sentimen,  terlihat  berapa  banyak  sentimen  yang  ditujukan  kepada  calon Gubernur DKI Jakarta 2017. Nilai akurasi tertinggi didapat saat menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk klasifikasi data AHY, dengan nilai rata-rata akurasi mencapai 95%, nilai presisi 95%, nilai recall 95% nilai TP rate 96,8% dan nilai TN rate 84,6%. Dalam penelitian ini juga dapat  diketahui  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  lebih  tinggi  akurasinya  untuk klasifikasi sentimen Tweet Bahasa Indonesia dibandingkan dengan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Untuk penelitian selanjutnya perlu dicoba dikembangkan dengan menggunakan data yang lebih banyak dan Real Time. ” “ Penelitian yang kedua yang berjudul Analisis sentimen pasar otomotif mobil pada tweet Twitter dengan metode Naïve Bayes yang di teliti oleh Deden Rustiana pada Tahun 2017, Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat akurasi Naïve Bayes yaitu 93%. Penelitian kedua yaitu sentimen analisis tweet berbahasa Indonesia dengan Deep Belief Network (DBN) dan hasil DBN dibandingkan dengan Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Tujuan penelitian tersebut adalah untuk mengetahui hasil sentimen terhadap tweet berbahasa Indonesia di Twitter dan hasil akurasi DBN sebesar 93.31%, Naïve Bayes sebesar 79.10%, dan SVM sebesar 92.18%. ” “ Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  hasil sentimen positif dan negatif terhadap keseluruhan data uji tweet pengguna media sosial Twitter yang menggunakan data sentiment per hashtag Omnibus Law dan dari hasil sentimen analisis tersebut dapat diinfokan ke publik untuk menggunakan  media sosial terutama Twitter secara tepat. Selain itu juga, untuk mengetahui tingkat akurasi Naïve Bayes Classifier. ”
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 2.2 Analisis Sentimen
“ Analisis  sentimen adalah  Proses penentuan apakah isi suatu kumpulan data dalam bentuk teks (dokumen,  kalimat,  paragraf,  dll)  positif,  negatif,  atau  netral.  Analisis  sentimen  adalah  bidang  studi yang sangat populer karena dapat mengambil manfaat dari banyak aspek prakiraan penjualan [1]. Dalam arti lain, proses penentuan apakah sebuah kalimat afirmatif, negatif atau netral. Ada beberapa cara untuk melakukan analisis sentimen yang membutuhkan data. Misalnya, data opini pengguna dapat diperoleh dari media sosial dengan memeriksa tren media sosial dan mengonfirmasi ketersediaan berbagai data. Ada  beberapa  penamaan  terhadap  studi  ini,  yaitu  analisis  sentimen,  penambangan  opini  (opinion mining),  ektraksi  opini  (opinion  extraction),  penambangan  sentimen  (sentiment  mining)  dimana semuanya  sekarang  berada  dibawah  ranah  analisis  sentimen  atau  penambangan  opini.  Dalam  dunia industri kata “analisis sentimen” sering digunakan tetapi di dunia pendidikan kata “analisis sentimen” dan  “opinion  mining” sering  digunakan.  Kata “analisis sentimen”  pertama  muncul tahun  2003  oleh Nasukawa  dan  Yi,  sementara  “opinion  mining”  muncul  pada  tahun  2003  oleh  Dave  Lawrence  dan Pennock[4] ”

## 2.3 Web Scrapping
“ Scraping Web (juga disebut panen Web atau Web ekstraksi data) adalah sebuah perangkat lunak komputer  teknik  penggalian  informasi  dari  situs web .  Biasanya,  program  perangkat  lunak  tersebut mensimulasikan eksplorasi manusia dari Web oleh salah satu rendah menerapkan- Hypertext Transfer Protocol  (HTTP) ,  atau  embedding Web browser  tertentu  penuh,  seperti Internet  Explorer  (IE)  dan Mozilla Web browser . Web Scraping berkaitan erat dengan pengindeksan Web , yang indeks konten Web menggunakan  bot  dan  merupakan  teknik  universal  yang  diadopsi  oleh  kebanyakan  mesin  pencari. Sebaliknya, menggores Web lebih memfokuskan pada transformasi konten Web yang tidak terstruktur, biasanya dalam format. ” [5] “ Scraping web dapat digunakan untuk berbagai skenario, seperti kerokan kontak, perubahan harga pemantauan/  perbandingan,  pengumpulan  ulasan  produk,  pengumpulan  daftar  real  estat,  cuaca pemantauan  data,  deteksi  perubahan  situs  web,  dan integrasi  data  web.  Misalnya,  pada skala  mikro, harga  saham  dapat  secara  teratur  dikerok  untuk  memvisualisasikan  perubahan  harga  dari  waktu  ke waktu  ,  dan  umpan  media  sosial  dapat  secara  kolektif  dikerok  untuk  menyelidiki  opini  publik  dan mengidentifikasi pemimpin opini . Pada tingkat makro, metadata hampir setiap situs web terus-menerus dikerok untuk membangun Internet mesin pencari, seperti Google Penelusuran atau Bing Pencarian. ” [6]

## 2.4 Naïve Bayes Classifier
“ Algoritma  naive  bayes  classifier merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai probabilitas tertinggi untuk mengklasifikasi data uji pada kategori yang paling tepat. Dalam penelitian ini yang menjadi data uji adalah dokumen tweets.[7]. Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah metoda klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes. Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat kuat (naïf) akan independensi dari masing-masing kondisi/kejadian. Sebelum menjelaskan Naïve  Bayes  Classifier ini,  akan  dijelaskan  terlebih  dahulu Teorema  Bayes  yang  menjadi  dasar  dari metoda tersebut. ”

## 2.5 Text Mining
“ Text  mining adalah  proses  mengeksplorasi  dan  menganalisis  sejumlah  besar  data  teks  tidak terstruktur  yang  dibantu  oleh  perangkat  lunak  yang  dapat  mengidentifikasi  konsep,  pola,  topik,  kata kunci, dan atribut lainnya dalam data. Ini juga dikenal sebagai analisis teks, meskipun beberapa orang menarik perbedaan antara dua istilah; dalam pandangan itu, analitik teks adalah aplikasi yang diaktifkan oleh penggunaan teknik text  mining untuk memilah-milah set data. ” “ Text  mining telah  menjadi  lebih  praktis  bagi  para  ilmuwan  data  dan  pengguna  lain  karena pengembangan  platform  data  besar  dan  algoritma  pembelajaran  mendalam  yang  dapat  menganalisis kumpulan  data  yang  tidak  terstruktur  secara  besar-besaran.  Menganalisis  teks  membantu  organisasi menemukan potensi wawasan bisnis yang berharga dalam dokumen perusahaan, email pelanggan, log call center, komentar survei verbatim , posting jaringan sosial, catatan medis dan sumber data berbasis teks lainnya. Semakin banyak, kemampuan penambangan teks juga dimasukkan ke dalam AI chatbots
dan agen virtual yang digunakan perusahaan untuk memberikan tanggapan otomatis kepada pelanggan sebagai bagian dari pemasaran, penjualan, dan operasi layanan pelanggan mereka ” [7].

## 3 Metode Penelitian
“ Waktu penelitian ini yaitu mengambil data tweet dari periode bulan Oktober sampai dengan bulan November, sedangkan proses Analisis data hasil dari web scraping data Twitter yaitu dari bulan Januari sampai dengan bulan Mei. pada masa tersebut peneliti melakukan tahapan demi tahapan sesuai pada perencanaan penelitian yang sebelumnya telah dilakukan terlebih dahulu. ”

## 3.1 Sumber Data
“ Data tweet dicari dan diambil dengan Twitter API pada Twitter dengan keyword “Omnibus Law” dan Hashtag yang  pro  dan Hashtag yang  kontra, Hashtag  pro antara  lain  yaitu, #RUUCiptakerLindungiPekerja, #TolakDemoDitengahPandemi, dan Hashtag yang kontra antara lain yaitu, #TolakOmnibusLaw, #GagalkanOmnibusLaw. Sistem menggunakan user ID dan consumer key ID pengguna pada twitter untuk dapat mengakses dan meretrieve tweet yang bersangkutan. Data yang didapat tersebut kemudian dipilah secara manual agar nantinya tweet yang dipakai murni berupa teks berbahasa Indonesia dan tidak mengandung gambar dan akan disimpan kedalam tabel corpus_tweets . ” “ Dataset  pada  penelitian  ini  menggunakan  format  CSV  yang  dikumpulkan  dari Twitter dengan metode Web  Scraping dari  media  sosial Twitter .  Data  yang  diambil  hanya tweet dalam  bahasa Indonesia, yaitu tweet dengan kata kunci #DemoBukanSolusi, #DukungOmnibusLaw, #ProOmnibusLaw untuk dataset Hashtag Pro Omnibus Law, dan #OmnibusLaw, #TolakOmnibusLaw untuk dataset Hashtag Kontra. Data diambil secara acak baik dari user biasa ataupun media online di Twitter . ”

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
“ Web  scraping adalah  proses  untuk  mengekstraksi  informasi  dan  data  di  dalam website secara otomatis.  Data  yang  terekstrak  tersebut  kemudian  disimpan  ke  dalam  format  yang  diinginkan.  Kita dapat menyimpan data tersebut dalam format teks, CSV , atau JSON . Dengan web scraping , seseorang dapat dengan mudah mengumpulkan data pelanggan dalam menentukan strategi pemasaran yang sesuai. Web  scraping juga  dapat  kita  gunakan  untuk  mengumpulkan  data  lain  seperti  keperluan  untuk menganalisis  data  kompetitor.  Karena  tidak  peduli  jenis  bisnisnya,  kita  akan  selalu  perlu  melihat bagaimana  kompetitor  kita  bekerja  [9] Web  Scraping terkait  erat  dengan Web pengindeksan,  yang merupakan  teknik  pengambilan  informasi  yang  diadopsi  oleh  beberapa  mesin  pencari  untuk mengindeks informasi di Web melalui bot. Sebaliknya, Web Scraping berfokus pada transformasi data yang tidak terstruktur di Web , biasanya di Format HTML , ke dalam data terstruktur yang dapat disimpan dan dianalisis di database atau spreadsheet lokal pusat ” [10].

## 3.3 Pre-Processing Data
“ Pada tahap pre-processing data , data tweet mentah terlebih dahulu dilakukan proses case folding , tokenizing , stemming , serta filtering . Hasil dari tahapan ini menghasilkan fitur  yang digunakan sebagai data pembelajaran mesin oleh NBC. Natural Language Processing (NLP) merupakan salah satu cabang ilmu Kecerdasan Buatan yang berfokus pada pengolahan Bahasa natural yang dapat digunakan untuk mengatasi hambatan pengenalan bahasa percakapan sehari hari oleh sistem komputer ” [11].

## Gambar 1. Tahap Pra-Pemrosesan Menggunakan Pendekatan NLP
“ Alur  kerja  tahapan  pra-pemrosesan  dengan  pendekatan  NLP  ditunjukkan  pada Gambar  1 , dengan penjelasan setiap tahapannya sebagai berikut: ”
1. Menghilangkan emoticons dan symbol
Pada  penelitian  ini emoticons dan  simbol  yang  ada  pada  ulasan  dibuang  karena penelitian    ini    hanya  berfokus  pada  teks  yang  terkandung  dalam  ulasan.  Simbol  yang dibuang adalah “ ~”, “ `”, “ !”, “ $”, “ %”,” ^”, “ &”, “ *”, “ (“, “ )”,” _”,” –“, “+”, “ =”, “ :”,  “  “”,  “  ‘”,”  <”,  “  >”,  “koma”,  ”  titik”,  “  ?”,  “  /”,  “  \”,  “  #”,  dan“  |”.  Ulasan  yang mengandung simbol seperti “ayo kita bersama gagalkan omnibus Law!!!” setelah diproses maka menjadi “ayo kita bersama gagalkan omnibus Law”
2. Lowercase folding Lowercase folding adalah mengubah semua huruf menjadi huruf kecil agar terhitung sebagai kata yang sama. Komentar ”Ayo kita cegat pengesahan RUU CIPTAKER”menjadi “ayo  kita  cegat  pengesahan  ruu  ciptaker”,  huruf  “A,  RUU  CIPTAKER”  kapital  diubah menjadi ” a, ruu ciptaker” huruf kecil.
3. Penanganan Hashtag Hashtag adalah potongan informasi yang telah disediakan Twitter dan dapat disertakan isi  twit  penggun Twitter .  Tidak  semua  Twit  mengandung Hashtag ,  sehingga  perlu dilakukan  penanganan  khusus  pada    twit    yang    mempunyai  tag. Hashtag pada  twit ditambahkan  menjadi  bagian  dari  isi  komentar ulasan.  Contoh Hashtag yang terdapat pada twitter seperti “#GagalkanOmnibusLaw”, “GagalkanOmnibusLaw ".
4. Word Normalizer Word  Normalizer digunakan  untuk  memperbaiki  kata-kata  dalam  ulasan  sehingga menghasilkan kalimat  yang  baik  dan benar sesuai  dengan  aturan  tata  bahasa  Indonesia. Peningkatan    ini    diperlukan  untuk  memudahkan  pembaca  memahami  makna  kalimat. Komentar “kerumunan pedemo RUU Ciptaker ini padat bgt”maka setelah  proses Word Normalizermenjadi “kerumunan pendemo RUU Ciptaker ini padat banget”.  Kata  “bgt” diubah  menjadi “banget” sehingga lebih mudah dipahami.
5. Stemming
Stemming  berfungsi    untuk    membuat    suatu    kata    menjadi    kata    dasar,    dengan menghilangkan  semua imbuhan yang ada pada kata tersebut. Sebagai contoh kalimat“Ayo Kita Cegat Pengesahan RUU CIPTAKER” kemudian diubah menjadi“Ayo kita cegat sah RUU CIPTAKER”.
6. Stopword Removal
Stopword  removal berfungsi    untuk    menghilangkan    kata-kata    yang    mempunyai jumlah  kemunculan banyak tapi tidak terlalu penting. Kata yang masuk stopwordseperti “yang”, “dan”, “di”, “dari” sehingga menyisakan kata-kata yang penting.
7. Tokenizer
Tokenizer berfungsi  untuk  membagi  teks input menjadi array token ,  karakter  yang digunakan  dalam bahasa Indonesia  adalah  alfabet  dan  setiap tokendipisahkan  oleh  spasi.
Sebagai  contoh kalimat“Ayo kita cegat pengesahan RUU CIPTAKER” kemudian diubah menjadi “Ayo”,” kita”,“cegat”,”pengesahan”,“RUU” “CIPTAKER”

## 3.4 Labeling Data
“ Pada konteks analisis sentimen berbahasa Indonesia, sebenarnya sudah ada dataset-dataset yang dipublikasikan secara umum, misalnya dataset dari penelitian tweet bahasa Indonesia nonformal yang berisi  4.000  tweet  dengan  label  polaritas  utama,  yaitu  positif,  negatif,  dan  netral,  atau  Indonesian- Emotion- Twitter -Dataset, yang berisi 4.403 tweet dengan polaritas emosi yang lebih spesifik (love, joy, anger, sadness, fear) ” [12]. “ Namun, dataset berbahasa Indonesia yang lebih banyak ditemukan adalah data yang berasal dari penelitian-penelitian analisis sentimen  yang  memiliki cakupan yang lebih spesifik dan kurang cocok untuk  digunakan  pada  analisis  sentimen  yang  jangkauannya  lebih  luas,  misalnya  analisis  sentimen terhadap  operator  seluler  Indonesia  yang  berjumlah  1.000  tweet  yang  berisi  komentar  mengenai operator seluler dan dibagi menjadi dua polaritas, yaitu positif dan negatif. Beberapa contoh lainnya yaitu analisis sentimen yang berfokus pada ” [13]. “ Tweet  yang  sudah  diseleksi  ini  kemudian  diberi  label  secara  manual  menggunakan  tiga  jenis polaritas, yaitu polaritas positif (1) untuk melambangkan tweet yang memiliki sentimen yang bersifat positif, misalnya persetujuan dan kebahagiaan; polaritas negatif (-1) untuk melambangkan tweet yang memiliki sentimen negatif, seperti penolakan atau amarah dan kekecewaan; dan yang terakhir polaritas netral (0) untuk tweet yang tidak menunjukkan sentimen positif ataupun negatif. Distribusi label positif, negatif,  dan  netral  pada Indonesian-General-Sentiment-Analysis-Dataset [14].  Dari  segi pre- processing ,  pada dataset ini  telah  dilakukan  pembersihan  elemen-elemen  pengganggu  pada  data, misalnya simbol-simbol, tanda baca, angka, tautan halaman web, Hashtag, dan mention . Pembersihan data  ini  dilakukan  guna  meningkatkan  kualitas  data  saat  digunakan  untuk  pelatihan  model  analisis sentimen.  Selain  itu,  juga  disediakan  beberapa  versi  data  dengan  penerapan  teknik pre-processing tambahan,  yaitu stemming ,  yang  mengubah  kata  menjadi  bentuk  dasarnya  dan  penghilangan  kata sambung[13]. Seperti terlihat pada Tabel 1 ” Tabel 1. Sentiment Data Twitter Dengan Keyword “ Omnibus Law”
Sentiment Tweet -1 aksi  demo  besar  buruh  senin  november  puluh  ribu  massa  pusat mahkamah konstitusi -1 aksi tolak omnibuslaw kantor gubernur jatim umur juang 0 aktor balik provokator demo tolak omnibuslaw ya
1 alhamdulillah manfaat omnibuslaw -1 bahaya tular omnibuslaw
0 bentar td ente bilang gak ngaitkan ante dg prabowo kaitka
-1 blacklist aja demo dunia kerja biar manfaat omnibuslaw stop nyari sakit
1 demo bawa sakit omnibuslaw

## 3.5 Analisis Sentimen
“ Setelah  menganalisis  text cloud  dan  memberikan  gambaran jumlah  data  yang akan  dikelolah  , proses selanjutnya yaitu Analisis sentiment dari data yang telah terkumpul yang berjumlah 2667 data tweet  yang  mana  jumlah  data Hashtag h  pro  nya  berjumlah  1401  tweet  dan  data Hashtag negative berjumlah 1221 tweet. Di proses Analisis sentiment ini akan berisikan hasil dari perhitungan dari jumlah sentiment  pengguna  media  sosial  terhadap  Omnibuslaw  yang  selanjutnya  akan  di  olah  lagi menggunakan algoritma Naïve Bayes. ”

## 4 Hasil dan Pembahasan
4.1 Hasil Data Pre-Processing
“ Text asli sebelum dan sesudah di bersihkan menggunakan metode pre-processing dapat dilihat pada Gambar 2. ”
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 2 Hasil dari metode Pre-Processing

## 4.2 Hasil Analisis
“ Dari  lima Hashtag yang  sudah  dilakukan  Analisis  sentiment  dapat  disimpulkan  bahwa keberagaman pendapat pengguna media sosial terhadiap topik Omnibuslaw ini, hal ini dapat dilihat dari rincian pada Tabel 2 Berikut : ”
Tabel 2. Rincian Hasil Keseluruhan Data Sentiment Keseluruhan Hashtag
Hashtag Sentiment Jumlah positif % Neutral % Negative % #DukungOmnibusLaw 187 41,2 % 202 44,5 % 64 14.1 % 453 #DemoBukanSolusi 181 37,4 % 219 45,3 % 83 17,1 % 483 #ProOmnibusLaw 216 42,3 % 217 42,5 % 77 15,1 % 510 #OmnibusLaw 93 16,9 % 234 42,7 % 221 40,3 % 548 #TolakOmnibusLaw 95 14,1 % 329 48,8 % 249 37,0 % 673 TOTAL 772 35% 1202 55% 694 10% 2667
“ Berdasarkan Tabel 2 di atas dapat di lihat bahwa sentiment Neutral dengan persentasi terbesar yaitu 55% selanjutnya sentiment positif dengan persentasi 35% dan sentiment Negatif 10%, besarnya persentasi  sentiment  neutral  hal  ini  dikarenakan  banyaknya  data  yang  bersifat  menengahi  dan  tidak terlalu ikut berdebat mengenai apakah Omnibuslaw ini baik atau tidak, mereka malah mencemaskan kondisi  pendemo  yang  berkerumun  ditengah  pandemic,  selain  itu  banyaknya Tweet yang  tidak menggunakan kata kasar ataupun kata yang bersifat positif yang  menyebabkan proses labeling tidak menganggap data tersebut masuk ke dalam kategori data yang bersifat negative atau pun positif ”
Gambar 3 . Diagram Persentase Sentiment keseluruhan data
“ Berdasarkan diagram diatas dapat di lihat bahwa sentiment Neutral dengan persentasi terbesar yaitu 55% selanjutnya sentiment positif dengan persentasi 35% dan sentiment Negatif 10%, besarnya persentasi  sentiment  neutral  hal  ini  dikarenakan  banyaknya  data  yang  bersifat  menengahi  dan  tidak
Positif 35% Neutral 55% Negative 10% Positif Neutral
Negative
terlalu ikut berdebat mengenai apakah Omnibuslaw ini baik atau tidak, mereka malah mencemaskan kondisi  pendemo  yang  berkerumun  ditengah  pandemic,  selain  itu  banyaknya  Tweet  yang  tidak menggunakan kata kasar ataupun kata yang bersifat positif  yang  menyebabkan proses labeling tidak menganggap data tersebut masuk ke dalam kategori data yang bersifat negative atau pun positif. ” “ Ada total 5 Hashtag dalam data sistem dan jumlah data tweet yang diterapkan adalah 2.667 tweet, 483 tweet #DemoBukanSolusi, 453 tweet #DukungOmnibuslaw, 548 tweet #Omnibuslaw, 510 tweet # ProOmnibuslaw, 673 tweet #TolakOmnibuslaw diambil dari 170 data dari setiap Hashtag ketika data pengujian mencapai 850. Jumlah pengguna twitter yang tersaring yang ikut serta dalam tweet dengan Hashtag pro dan kontra ini berjumlah 1481 Pengguna, data yang berjumlah 2667 tersebut adalah jumlah data bersih yang sudah di kelolah dalam program pre-processing Dapat dilihat dari Gambar 4 bahwa hasil dari Text Cloud dari kedua Hashtag yang sudah terkumpul apabila digabungkan. ”
“ Dapat dilihat dari cloud text diatas, kata yang dominan muncul yaitu Omnibus Law yang artinya seluruh Hashtag yang di scrap memang benar mendiskusikan topik utama yaitu tentang Omnibus Law. tapi  disamping  membahas  omnibuslaw,  penggunak  sosial  media  juga  menyinggu  beberapa  hal  lain seperti  UMKM,  Cipta  Kerja,  dan  juga  ekonomi  yang  artinya  kedua  belah  kelompok  sepakat  bahwa fokus  permasalahan  utama  diskusinya  ada  pada  kata  tersebut.  Jika  diperhatikan  lebih  detail  bahkan muncul kata milenial, ini harusnya menarik dibahas, karena itu artinya yang dominan melakukan diskusi ini  bisa  jadi  adalah  kelompok  usia  milenial.  Fenomena  Omnibuslaw  tenyata  menarik  perhatian  dari kalangan  milenial  untuk  ikut  serta  dalam  diskusi  mengenai  Omnibuslaw  ini.  Di  setiap  tweet  yang tersaring ke dalam data scrap pada penelitian ini semuanya mengandung kata Omnibuslaw, sehingga data  ini  bisa  dikatakan  bahwa  data  yang  valid  untuk  diteliti  karena  sesuai  dengan  topik  utama pembahasan ini. ” “ Untuk  mengetahui  akurasinya,  Analisis  Sentimen  pengguna  Media  sosial Twitter terhadap Omnibus  Law  diklasifikasi  menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) dengan  perangkat lunak Rapid Miner versi 9.8.001 menggunakan tipe dokumen Comma Separated Values ( CSV) sebagai inputan data untuk melakukan klasifikasi data. ” “ Perbandingan hasil dari metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC) terhadap Hashtag Pro dan Hashtag Kontra dapat dilihat pada tabel 3 Berikut ”
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Menggunakan Naive Bayes Hashtag Pro Sentiment Recall (%) Precision (%) Accuracy (%) Positif 87.8 100 92.1% Neutral 100.0 85.9 Negative 84.5 98.7 Hashtag Kontra Sentiment Recall (%) Precision (%) Accuracy (%) Positif 92.2 100 98.3% Neutral 100 97.3 Negative 99.1 98.9

## Gambar 4. Hasil Text Cloud dari kedua hashtag pro dan kontra
“ Tabel 3  berisi informasi mengenai nilai akurasi, presisi dan recall dari masing-masing uji coba yang telah dilakukan. Bagian kolom berisi informasi mengenai Sentiment. Sedang bagian baris berisi nilai  akurasi,  presisi  dan recall dari  masing-masing  uji  coba  yang  telah  dilakukan.  Dari  proses  data preprocessing menghasilkan  sejumlah  token  yang  kemudian  digunakan  sebagai  input  sebuah  proses klasifikasi.  Proses  klasifikasi  dilakukan  menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier  (NBC). Dari proses klasifikasi diperoleh nilai akurasi, presisi dan recall dari masing-masing uji coba. ” “ Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa  hasil  akurasi  tertinggi  didapatkan  saat menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk klasifikasi data Hashtag Kontra , sedangkan untuk nilai akurasi terendah didapat saat metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC) digunakan untuk klasifikasi data Hashtag Pro . Meskipun menghasilkan akurasi yang cukup baik, tapi model  yang  dibangun  masih  melakukan  sedikit  kesalahan  pada  saat  proses  klasifikasi  data  yang pembagian sentimennya tidak seimbang. Karena dengan menggunakan data yang tidak seimbang akan menyebabkan  data minority  class yang  salah  diklasifikasi  sebagai  data majority  class [15] , pada akhirnya menjadikan selisih nilai menjadi besar. ”

## 5 Kesimpulan
“ Dari penelitian yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa Analisis Sentimen dapat digunakan untuk mengetahui sentimen masyarakat khususnya netizen Twitter terhadap Omnibus Law .  Setelah  dilakukan  analisis  sentimen,  terlihat  sentimen  netral    dengan  presentase  terbesar  yaitu 55%, selanjutnya sentimen positif sebesar 35% dan sentiment negative sebesar 10 %. ” “ Hasil  Analisis  yang  di  lakukan  memperlihatkan  bahwa  metode Naïve  Bayes  Classifier memberikan hasil pengujian klasifikasi dengan akurasi pada Hashtag Pro dengan nilai rata-rata akurasi mencapai  92.1%,  nilai  presisi  dengan  rata-rata  94.8%  dan  nilai recall dengan  rata-rata 90.7%. Sedangkan Hashtag Kontra Untuk klasifikasi data , dengan nilai rata-rata akurasi mencapai 98.3%, nilai presisi dengan rata-rata 97.6% dan nilai recall dengan rata-rata 98.7%. ” “ Hasil dari Analisis text cloud yang dilakukan pada gabungan Hashtag baik Hashtag pro maupun Hashtag kontra, kata yang dominan muncul yaitu Omnibus Law dengan jumlah kata 1830 kata yang artinya  seluruh Hashtag yang  di scrap memang  benar  mendiskusikan  topik  utama  yaitu  tentang Omnibus Law. ”

## Referensi
[1]  V. Chandani, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Dan Feature Selection pada Analisis Sentimen Review Film,” J. Intell. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 56–60, 2015.
[2]  N. Anggraini and H. Suroyo, “Comparison of Sentiment Analysis against Digital Payment ‘T-cash and Go-pay’ in Social Media Using Orange Data Mining,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 152–163, 2019, doi: 10.33557/journalisi.v1i2.21.
[3]  L.  A.  Andika,  P.  A.  N.  Azizah,  and  R.  Respatiwulan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier,” Indones.  J.  Appl.  Stat. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  34,  2019,  doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
[4]  Liu B, “Sentiment analysis and opinion mining,” Synth. Lect. Hum. Lang. Technol. , vol. 5, pp. 1– 167, 2012.
[5]  M. S. Utomo, “Web Scraping pada Situs Wikipedia menggunakan Metode Ekspresi Regular,” J. Teknol. Inf. Din. , vol. 18, no. 2, pp. 153–160, 2013.
[6]  B. Zhao, “Encyclopedia of Big Data,” Encycl. Big Data , no. December, 2020, doi: 10.1007/978- 3-319-32001-4.
[7]  D. Rustiana and N. Rahayu, “Analisis sentimen pasar otomotif mobil:,” J. SIMETRIS , vol. 8, no. 1, pp. 113–120, 2017.
[8]  T.  Kwartler,  “What  is  Text  Mining?,” Text  Min.  Pract.  with  R ,  pp.  1–15,  2017,  doi: 10.1002/9781119282105.ch1.
[9]  I.  Zulfa  and  E.  Winarko,  “Sentimen  Analisis  Tweet  Berbahasa  Indonesia  Dengan  Deep  Belief Network,” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  187,  2017,  doi: 10.22146/ijccs.24716.
[10] E. Vargiu and M. Urru, “Exploiting web scraping in a collaborative filtering- based approach to
web advertising,” Artif. Intell. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 44–54, 2012, doi: 10.5430/air.v2n1p44.
[11] E. H. Muktafin, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Sentimen pada Ulasan Pembelian Produk di  Marketplace  Shopee  Menggunakan  Pendekatan  Natural  Language  Processing,” J.  Eksplora Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 32–42, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v10i1.390.
[12] S. Suryono, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Klasifikasi Sentimen Pada Twitter Dengan Naive Bayes Classifier,” Angkasa  J.  Ilm.  Bid.  Teknol. ,  vol.  10,  no.  1,  p.  89,  2018,  doi: 10.28989/angkasa.v10i1.218.
[13] R. Ferdiana, F. Jatmiko, D. D. Purwanti, A. S. T. Ayu, and W. F. Dicka, “Dataset Indonesia untuk Analisis  Sentimen,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  4,  p.  334,  2019,  doi: 10.22146/jnteti.v8i4.533.
[14] F.  T.  Industri,  “Studi  Analisis  Metode-Metode  Parsing  Dan  Interpretasi  Semantik  Pada  Natural Language  Processing,” J. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 13-22–22, 2001, doi: 10.9744/informatika.2.1.pp.13-22.
[15] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” INTEGER J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 32–41, 2017, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/profile/Ghulam_Buntoro/publication/316617194_Analisis_Sentime n_Calon_Gubernur_DKI_Jakarta_2017_Di_Twitter/links/5907eee44585152d2e9ff992/Analisis- Sentimen-Calon-Gubernur-DKI-Jakarta-2017-Di-Twitter.pdf.