## ALGORITMA NAIVE BAIYES CLASSSIFIER PADA APLIKASI DATA MINING BERBASIS WEB
Akbar Octaviari Murdiansyah 1) , Ir.Siswanto,MM 2)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : ariakbar1995@gmail.com 1 ) , siswanto@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Perusahaan  pada  PT.  Telkom  Indonesia  lebih  tepatnya  (Indihome)  adalah  salah  satu  produk  layanan  group berupa memberi paket atau data layanan yang terpadu dengan berbagai macam layanan. Dalam hal ini  dengan salah  satu  penyedia  layanan big  data  dan salah  satu  situs layanan mikro blog  yang seharusnya oleh masing- masing  pemiliknya  untuk  membuat  suatu  notes  yaitu  bermaksud  untuk  mencari  atau  mendekripsikan  tentang berbagai macam topik dan membahas sebuah komentar-komentar dengan berbagai macam keluhan yang terjadi pada saat ini. Maka pengguna inisiatif melakukan postingan pendapat mereka terhadap kinerja dari perusahaan indihome itu sendiri. Hal ini tentunya sangat positife untuk divisi humas dan manager consumer Indihome.untuk mengambil  suatu  keputusan  atau  strategi  sosialisasi  yang  lebih  tepat  dan  menjadi  bahan  evaluasi  eksternal ataupun internal. Maka perusahaan indihome tersebut dapat mengolah data  perusahaan secara baik. Salah satu cara untuk mengolah suatu data tersebut adalah dengan cara melakukan opinion mining, yaitu yaitu bermaksud dengan penggalian opini atau pendataan secara otomatis. Pada proses ini banyak sekali keluhan dan tanggapan negative dari client sangatlah pesat dan membuat data menjadi besar atau banyaknya data, karena salah satu masalah  tersebut  dibiarkan  akan  sangat  disayangkan  jika  data  tersebut  tidak  digunakan  dengan  baik  akan berdampak besar data. Seiring perkembanganya teknologi yang semakin pesat dapat banyaknya permintaan client untuk mengubah data tersebut menjadi data informasi yang berguna adalah hal yang sangat dibutuhkan saat ini. Hal ini adanya penilitian bahwa penulis dapat menggunakan data yang sekiranya begitu tinggi 1350 sampai 1450 data tweet sentimen, sehingga data tersebut diklasifikasi secara manual dalam masing-masing dan diolah kedalam beberapa data lagi dengan mulai dari 450 ataupun sampai 550 data untuk sentimen positif atau negatif dan untuk netralisir. Hal ini dapat diproses testing suatu data kepada penulis menyediakan testing menggunakan Twitter search API maupun datatest yang sebelumnya sudah pernah disimpan. Klasifikasi yang dilakukan menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  secara  otomatis.Dalam  hal  ini  dapat  menghasilkan  pengujian  100  sampai dengan 200 tweet rata-rata akurasinya mencapai 83.00% hingga sampai lebih beberapa persen.
Kata kunci: Opinion Mining, Tek s Mining, Twitter, Naive Baiyes Classifier, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi yang sangat cepat mendorong  setiap  perusahan  PT.  Telkom  Indonesia untuk  tetap  mengikuti  perkembangan  teknologi  dan terus meningkatkan kemampuannya dalam mengelola data-data dan informasi yang lebih aman, akurat, dan efisien yang dibutuhkan suatu instansi.yaitu  data  yang  masih  tidak  terstruktur  dan masih tidak optimal, yaitu data yang tidak asing lagi seperti  Twitter  sebuah informasi saat ini  juga tidak terlepas  dari  kecanggihan  sebuah  teknologi.  Selama ini masih banyak perusahaan yang belum menggunakan  secara  maksimal  teknologi  yang  ada, dimana sebenarnya teknologi ini sangat berguna bagi perusahaan  untuk  menunjang  kinerja  operasional baik perusahaan maupun pegawainya.
Sehingga  perkembangan  teknologi  informasi berpengaruh  besar  pada  banyaknya  perubahan aktifitas  manusia..Selama  ini  jumlah  tweet  pada twitter mencapai 500  juta tweets perhari,  tweet juga menyediakan  sebuah  aplikasi  program interface (API) yang memungkinkan perhari mendapatkan data mereka.  Hal  ini  data  yang  didapatkan  dan  juga dimanfaatkan  dari  lewat  sebuah  salah  satu  media social dengan sebuah aplikasi twitter itu sendiri yaitu
dengan  berupa  status-status  atau  yang  lebih  dikenal dengan kata tweets.
Dalam hal ini beberapa tahun terakhir perkembangan terus meningkat dari berbagai aplikasi web adalah  salah  satu  kunci  dari  media  sosial.  Data tersebut  tentunya  mempunyai  manfaat  masing- masing, manfaat yang sangat penting jika digunakan dengan  caralebih  baik.  Dalam  pengetahuan  inidari suatu  data  mining  sangat  memperhatikan  dengan mendessaknya suatu kebutuhan client untuk mengubah data diman data sebut data informasi untuk pengetahuan  yang  berguna.  Dengan  banyak  sekali aplikasi-aplikasi  yang  sangat  diuntungkan  jika  data tersebut  dapat  diubah  menjadi  suatu  informasi  yang berguna, seperti aplikasi analisa untuk mendekripsikan sebuah pasar dan  manajemen bisnis atau  dengan  aplikasi  lain  dengan  cara  membuat aplikasi penilaian akan sangat berarti bagi instansi.
Ada  bebarap  aplikasi  dengan  bernam  database berfungsi  untuk  penyimpanan  sebuah  informasi dalam berbentuk teks.Aplikasi ini sangat sudah tidak asing lagi dam sangat familiar.Aplikasi ini juga dapat diolah  secara  tidak  rumit.  Denga  hal  ini  bermaksud penyimapanan  dalam  bentuk  teks  dan  teks  mining adalah  salah  salah  satu  area  untuk  riset  yang
menanganidata tersebut. Text mining adalah menjadi salah  satu  factor  yang  sangat  penting  untuk melakukan  proses  menentukan  ataupun  menemukan pengetahuan  bisa  disebut  dalam  Bahasa  luar ( Knowledge  discovery ). Text  mining tersebut  untuk mengambil  suatu  sempel  untuk  informasi  dari beberapa  sumber  yaitu  sumber  dengan  tertulis  atau juga  bisa  dari  informasi  yang  sebelumnya  belum diketahui dari kumpulan data yang tidak terstruktur.
Karena  aplikasi  peninjauan  untuk  kinerja perusahaan  IndiHome  ini  dianggap  sangat  penting oleh penulis sebab sangat berguna untuk melihat atau repond  penggunanya  twitter  se-indonesia  terhadap kinerja  perusahaan  tersebut.  Aplikasi  tersebut kedepannya  dapat  memudahkan  bagian  sales indihome  dan  utnuk  mengambil  suatu  strategi  atau sosialisasi  terhadap  produknya.  Dalam  hal  ini  dapat disimpulkan  penulis  dapat  menggunakan  atau mengimplementasikan  dengan  algoritma Navie Bayes  Classifier karena  pada  penelitian  ini  terlebih dahulu menggunakan algoritma ini karena mempunyai nilai akurasi yang sangat tinggi..
Oleh  sebab  itu  masalah  keamanan  suatu  data merupakan  aspek  penting  dari  suatu  sistem informasi.Teknologi  data  mining  membantu  untuk mengimpelmentasikan  informasi  yang  berguna  dari berbagai database.
.
2. METODE PENELITIAN
Dapat  disimpulkan  dan  bahwa  penelitian  ini  ada beberapa  metode  dalam  pengembangannya  yang digunakan  oleh  penulis  untuk  menyusun  suatu penelitian yang sedang dilakukan meliputi:

## 2.1 Metode Pustaka
Mencari  dan  memahami  serta  mempelajari dalam  skema  dari  berbagai  jurnal  atau  buku  dan macam  artikel  berkaitan  dengan  data  mining,  serta algoritma Naïve  BayesClassifieer serta  semua  yang berkaitan  dengan  topic  ini.  Serta  mencari  sumber- sumber pustaka lainnya yang juga mendukung seperti jurnal  ,  forum-forum  diskusi,  pendapat  ahli  daniiii sebagainya baik media cetak elektronik.
2.2 Motode Prototyping
a. Menentukan Kebutuhan dengan kebutuhan yang akan kami  buatkan yaitu    dengan  pengguan  yang  akan menggunakan aplikasi mengimplementasikan dan juga mengidentifikasikan kebutuhan secara bersama-sama  menentukan  secara  gratis besar konsep system yang akan dikembangkan.
b. Membuat Prototype dari  segi  besar  dalam  konsep  sudah disepakati,  setelah  itu  membuat  suatu prototype dengan membuat suatu rancangan aplikasi  sementara  yang  difokuskan  pada garis besar konsep yang sudah disepakati.
c. Evaluasi Prototype
Pada proses ini user melakukan evaluasi dari prototype aplikasi yang sudah sesuai dengan keinginan  dengan  yang  dibutuhkan  oleh pengguna.  Jika prototype sudah  selesai maka  langkah  keempat  akan    diambil, namun  jika  tidak  maka  prototype  akan diperbaiki dengan mengulai langkah pertama dan selanjutnya.
d. Mengkodeka Aplikasi
Dalam  hal  ini, prototyping yang  sudah disepakati oleh pengguna dalam
pemrograman yan sesuai.
e. Evaluasi Aplikasi
Pengguna  melakukan  evaluasi  terhadap aplkasi yang dikembangkan, apakah aplikasi sudah  sesuai  apa  yang  diharapkan  atau mungkin ridak diharapkan. Jika sudah maka langkah-langkah yangakan dilakukan, namu jika  belum  aplikasi  akan  dibuat  kembali dengan  mengulang  langkah  keempat  dan selanjutnya.
3. ANALISA MASALAH DAN PERANCANGAN APLIKASI 3.1 Permasalahan
Perkembangan  teknologi  sangat  ini  dengan adanya suatu data berupa data gital yang sangat pesat dapat  membuat  data  perusahaan  pada  PT.  Telkom Indonesia(IndioHome)  tersebut  terjadi  menumpuk dan  tidak  tertata  rapih  data  tersebut,  hal  ini  dapa membuat timbulya data dapat tidak teratur dan tidak sesuai  yang  diinginkan  pada  saat  mengubah  data tersebut  menjadi  data  informasi  pengetahuan  yang bermanfaat  untuk  instsnsi.  Banyaknya  sekali keuntungan-keuntungan yang bisa dikatagorikan jika data  tersebut  sangat  besar  diolah  menjadi  sangat berarti.Hal ini seperti aplikasi yang dapat mengembangkan  dan  juga  mengevaluasi  dari  suatu pekerjaan  dengan  menganalisis  sentimen.Salah  satu aplikasi  tersebut  adalah  aplikasi  media  sosial  yaitu twitter.
Dengan  adanya  permasalahan  tersebut  maka dibutuhkan sebuah wadah penyimpanan data tersebut yang  bisa  digunakan  oleh  pegawai  PT  Telkom Indonesia (IndiHome) secara Web .yangnantinya saat data  yang  dibutuhkan  tersimpan  dalam  satu  tempat dan juga dapat diakses oleh manager atau  perusahaan yang  dikategorikan  juga  sebagai  pemilik  aplikasi tersebut. Dengan demikian tersedia sistem yang bisa mengevaluasi  kinerja  instansi  secara  internal,  akan tetapi  belum  ada  sistem  yang  bekerja    untuk mengevaluasi    kinerja  aplikasi  secara  eksternal,  hal ini  sangat  dibutuhkan  karena  perusahaan  tersebut yang dinilai lansung oleh masyarakat sekitarnya agar dapat meminalisir penilaian  dari  masyarakat sangat paling berarti kedepannya untuk perusahaan IndiHome sendiri.

## 3.2 Solusi Penyelesaian Masalah
Dari  permasalahan  diatas,  maka  dibuatlah sebuah  aplikasi  yang  dapat  menguasai  kinerja  dari perusahaan  secara  eksternal  melalui  media  sosial yaitu  berbagai  macam  twitter  secara  flexsibel. Dengan  cara  menggunakan  teknik  yang  disediakan oleh user untuk  membuat  aplikasi  tersebut  dengan text  mining, hal  ini  hampr  sama  dari  bagian  data mining. Pada proses ini berbagai macam data training masih dalam pembuatan manual oleh user dan masih tersimpan  didalam  sistem database tersebut  yang nantinya  dapat  digunakan  sebagai  model  dalam proses klasifikasi text secara otomatis.
Dengan hal ini penulis dapat memberikan suatu ide  untuk  membuat  aplikasi  dengan  menggunakan algoritma klasifikasi  naïve  bayesclassifer dengan menggunakan  algoritma  ini  dapat  berguna  untuk perusahaan  tersebut,  dan  juga  aplkasi  tersebut mempunyai  kelebihan  dengan  pemrosesan  teks  bisa seleksi  untuk  fitur-fiturnya,  dan  juga  stopword, tokenizing yaitu  dnegan  teknik  pengambilan morfologi  kata-kata  yang  berupa  teks  dan  juga steming menggunakan algoritma nazief dan sebagainya.

## 3.3 Pencarian Proses Opinion Mining
Pada proses ini menjelaskan tentang alur  proses bisnis  usulan,  yaitu  dnegan  menggambarkan  skema aplikasi  berguna  untuk  menjalankan  alur  aplikasi tersebut  dan    dapat  bisa  dipahami.  Hal  ini  dibutlah suatu activity  diagram proses  bisnis  usulan  pada sistem tersebut. Seperti gambar 1.
Gambar 1. Activity Diagram Proses Opinion Mining.

## 3.4 Proses Penglasifikasi Datasets
Gambar 2. Activity Diagram Klasifikasi Datasets.

## 3.5 Proses Pengevaluasian Datasets
Gambar 3. Activity Diagram evaluasi Datasets.

## 3.6 Rancangan Class Diagram
Pada  proses  ini  menjelaskan  tentang  alur class diagram , dengan adanya tabel ini dapat disimpulkan bahwa  sebagian  tabel-tabel  dapat  teratur  karena masing-masing tabel  mempunyai primary key yang bermasuk dan bertujuan untuk mengatur sebuah data agar  data  atau  tabel  tersebut  dapat  terelasi  dengan benar.Seperti gambar 4.
Gambar 4. Proses Class Diagram.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Tampilan Layar Menu Login
Pada tampilan layar menu login adalah halaman yang  akan  muncul  ketika user membuka  suatu aplikasi tersebut. Pada halaman ini terdapat menu bar user dapat memilih salah satu menu terseebut.Dengan memilih  salah  satu  data training atau  juga  bisa memilih  data  testing  (opinion  mining).Dan  masih banyak menu yang seperti KBBI , stopword, datasets dan  juga  menu  tambahan  yaitu  menu  bantuan  dan evaluasi aplikasi. Seperti gambar 5.
Gambar 5.Tampilan Layar Menu Login.
4.2 Tampilan Layar Form Data KBBI Pada tampilan layar form KBBI adalah terdapat penjelasan  KBBI,  yaitu  berguna  pada  saat user melakukan proses daftar atau melihat view dari kata dasar  pada  KBBI  yang  telah  disediakan  agar mempermudah user untuk  melakukan  proses pendataan pada form tersebut. Seperti gambar 6.
Gambar 6.Tampilan Layar Form Data KBBI. 4.3 Tampilan Form Data Training
Pada tampilan layar form ini adalah menggambarkan  halaman  yang  diproses  oleh user untuk  mengubah  atau  meng- copy data tweeter  yaitu nantinya akan diproses dan di save dan mengubahnya menjaadi data penting dengan bermaksud untuk data training  setalah  ditandai  dengan  manual  oleh user. Hal  ini  pada  saat  memasuki  aplikasi  tersebut    pada halaman ini muncul popup yang dimana data tersebut adalah data training. Seperti gambar 7.
Gambar 7.Tampilan Layar Form Data Training.

## 4.4 Tampilan Layar Form Datasets
Pada  tampilan  layar datasets adalah  pada  saat user ingin  melihat  atau    proses  menghapus  data training  yang  sebelumnya  sudah  pernah  melakukan input dan  tersimpan  di  dalam database yang tersambung oleh halam training. Seperti gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Layar Form Datasets
4.5 Tampilan Layar Form Data Stopwords
Pada tampilan layar stopwords adalah pada saat user ingin  melakukan  proses  menghapus  data  atau menambahkan  data stopword yang nantinya pada saat memilih  dalam  tahapan  data-data  untuk  pra pemrosesan  teks-teks  tersebut.  Seperti  gambar berikut ini:
Gambar 9.Tampilan Layar Form Data Stopwords.

## 4.6 Tampilan Layar Form Data Opinion Mining
Pada tampilan layar data opinion mining adalah ketika user ingin  melakukan  proses  klasifikasi dengan  penguna.  Selain  itu user dapat request klasifikasi  tersebut  melalui  via  media  sosila  yaitu menggunakan twittersearch APIyang  sudah  pernah dibuta  lalu  tersimpan  di  dalam  sistem database tersebut. Seperti gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Layar Form Data Opinion
Mining.

## 4.7 Tampilan Layar Form Data Klasifikasi
Pada tampilan layar data klasifikasi menjelaskan mengenai  proses  penyimpanan  ke  dalam database, jika  pada  saat  melalui  proses  step  pertama  yang bermaksud step meng- input data-data awal, maka hal ini akan tersambung di form ini. pasa proses ini user dapat  memilih  dan  menyimpan  dengan  ketentuan tertentu yang nantinya akan hasil dari klasifikasi lalu proses  anilsis  data  dan  proses save data  tersebut. Halaman ini adalah yang menggunakan twitter search API. Seperti gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Layar Form Data Klasifikasi.

## 4.8 Tabel Hasil Pengujian Data
Pada tabel  pengujian  ini adalah hasil dilakukan pada  saat  mengimplementasikan  aplikasi  opinion mining  ini,  dapat  dilakukan  dengan  menguji  data testing  pada  beberapa  kali  dengan  jumlah  data training yang berbeda. Seperti pada tabel 7.
Tabel 1. Hasil Uji Data (opinion mining).

## 5. EVALUASI PROGRAM
Evaluasi  adalah  salah  satu  hal  yang  dilakukan dalam setiap pengembangan aplikasi untuk mengetahui  kelebihan  dan  kekurangannya.  Dalam
evaluasi  ini  ditemukan  beberapa  kelebihan  dan kekurangan antara lain:
a. Kelebihan Program
1) Aplikasi  ini  mampu  mengklasifikasi datatest secara otomatis dari twitter.
2) Apalikasi  ini  diimplementasikan  dengan algoritma Naïve  Bayes    Classifier dengan tambahan  media platform  website sehingga aplikasi  tersebut  dapat  terinstal  atau support sistem mana saja.
3) Aplikasi  ini  mampu  menjumlahkan  teks-teks dengan banyak sehingga dapat meminimalisir evaluasi sentiment client indihome.
4) Terdapat fitur-fitur yang dimana fitur tersebut hanya bisa dibuka oleh user seperti login .
5) Dengan  fitur  yang  elegant  juga  flexible  dan mampu  mennghasilkan  banyaknya  evaluasi hasil dari opinion mining yang lebih akurat.
b. Kekurangan Program
1) Aplikasi  ini  mampu  mengambil  data-data tweet 100 dan dimaksimalkan 100 kali dalam jangka waktu yang ditentukan oleh twitter.
2) Karna menggunakan server online maka dapat menggunakan  atau  terkoneksi  internet  agar aplikasi  tersebut  berjalan  dengan  cepat  juga untuk  proses  klasifikasinya  menggunakan twitter search API dapat otomatis mengambil data sebanyak 100 tweet.
3) Membutuhkan banyaknya data sehingga untuk morfologi kata-kata karena banyaknya pengguna bahasa tersebut tidak benar.
4) Evaluasi datatest masih  dilakukan  secara manual, karena kurangnya data-data tersebut.
5) Diperlukan  dengan  adanya datasets yang nantinya  akan  banyak  mendapatkan  hasl opinion minig yang lebuh akurat dan flexible.

## 6. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  telah  kami lakukan  terhadap  permasalahan  dan  aplikasi  yang dikembangkan, maka dapat ditarik suatu kesimpulan sebagai berikut:
a. Dengan  rata-rata  akurasi  tertinggi  didapat oleh hasil  klassifikasinya  adalah  86%  dari  tabel klasifikasinya basis data.
b. Rata-rata  akurasi  yang  dicapai  adalah  80,43% dari penjumlahan tabel.
c. Masih  ada  beberapa  klasifikasinya  atau beberapa  kata  yang  tidak  bisa  di stemming karena  memungkinkan  pengguna  mengunakan bahasa daerah ataupun bahasa luar.
d. Proses  dari  data-data  disebabkan  dari  negasi kata membantu untuk menentukan arti sebenarnya dari kata atau teks.
e. Proses  ini  untuk  morfologi  kata-kata mebantu  dalam  proses stemming dengan algoritma Nazien & Adriani.

## 7. SARAN
Selain menarik beberapa kesimpulan, dapat pula diajukan  saran-saran  yang  mungkin  bisa  dijadikan pertimbangan  dalam  pengembangan  sistem,  antara lain:
a. Aplikasi tersebut diharapkan dapat mengklasifikasi  data-data training secara tersendiri.
b. Aplikasi tersebut diharapkan dapat mengevaluasi  tersendiri  data-data training secara flexibel.
c. Algoritma  yang  telah  dibuat  sebaiknya  selalu ditingkatkan, karena dengan semakin berkembang  ilmu  pengetahuan  dan  perubahan bahasa maka tidak dapat dipastikan program ini akan selalu akurat.
d. Aplikasi  ini  diharapkan  untuk  dapat  ditambah fitur POS ( part of speech) tag untuk.

## 8. DAFTAR PUSTAKA
[1] Agusta, L. (2009) ‘Perbandingan Algoritma Stemming  Porter  dengan  Algoritma Nazief  &    Adriani  untuk  Stemming Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia’,  in
Konferensi Nasional Sistemdan Informatika . Bai, pp. 196–201. [2] Falahah  and  Nur,  D.  D.  A.  (2015) Pengembangan Aplikasi Sentiment Analysis  Menggunakan  Metode  Naïve
Bayes’, Seminar Nasional Sistem Informasi  Indonesia ,  (November),  pp. 335–340.
[3] Gorunescu,  F.  (2011) Data  Mining: Concepts, models and techniques . Springer Science & Business Media.
[4] ndrayuni,  E.  (2016)  ‘Analisa  Sentimen Review  Hotel  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine Berbasis Particle  Swarm  Optimization’, Jurnal Evolusi , 4.
[5] Krikorian,  R.  (2013) New  Tweets  per second  record,  and  how! Available  at: https://blog.twitter.com/2013/new- tweets-per-second-record-and-how (Accessed: 18 April 2016).
[6] Ling, J., Kencana, I. putu E. N. and Oka, T. B. (2014) Analisis Sentimen
Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Dengan  Seleksi  Fitur  Chi Square’, E-Jurnal Matematika , 3(3), pp. 92–99.
[7] Nurzahputra , A. and Muslim, M. A. (2016) Analisis Sentimen pada Opini Mahasiswa Menggunakan Natural Language  Processing’,  in Seminar
Nasional Ilmu Komputer . Semarang, pp. 114–118.