Analisis Sentimen Chat GPT sebagai Masa Depan Pekerja pada Media Sosial Youtube menggunakan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes
M. Yusril Pratama, Ulfa Arma Putri, Putri Afifah D.A, Dian Puspita, Fandi Kurniawan Jurusan Sistem Dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Kotabumi Kotabumi, Indonesia muham.2059201012@umko.ac.id, ulfaa.2059201037@umko.ac.id, putri.2059201019@umko.ac.id, dianp.2059201036@umko.ac.id, fandi.kurniawan@umko.ac.id
Abstract- This research focuses on implementing sentiment analysis in conversations on YouTube with the help of Chat GPT and Naive Bayes classification techniques. The experiment uses conversation data between YouTube users and GPT chatbots to understand  how  the  Naive  Bayes  algorithm  can  recognize  and  classify  sentiment  in  those  interactions.  The  results  show  high accuracy in sentiment classification, although challenges such as language variations and conversational context can influence the analysis  results.  This  study  highlights  the  great  potential  of  Naive  Bayes  algorithms  in  helping  understand  human  interactions with technology on social media and emphasizes the need to adapt technology for the future of work, especially in the context of the complexity of interactions on platforms such as YouTube.

## Keywords: Chat GPT, Sentiment Analisys, Naïve Bayes
Abstrak- Penelitian ini fokus pada implementasi analisis sentimen dalam percakapan di YouTube dengan bantuan Chat GPT dan teknik klasifikasi Naive Bayes. Eksperimen menggunakan data percakapan antara pengguna YouTube dan chatbot GPT untuk memahami bagaimana algoritma Naive Bayes dapat mengenali dan mengelompokkan sentimen dalam interaksi tersebut. Hasilnya menunjukkan akurasi yang tinggi dalam klasifikasi sentimen, meskipun tantangan seperti variasi bahasa dan konteks percakapan dapat  mempengaruhi  hasil  analisis.  Studi  ini  menyoroti  potensi  besar  algoritma  Naive  Bayes  dalam  membantu  memahami interaksi manusia dengan teknologi di media sosial dan menekankan perlunya penyesuaian teknologi untuk masa depan pekerjaan, terutama dalam konteks kompleksitas interaksi di platform seperti YouTube.

## Kata Kunci: Chat GPT, Analisis Sentimen, Naïve Bayes

## 1. Pendahuluan
Di  era    perkembngan  digital  yang  pesat  saat  ini, dunia  maya  telah  mengubah  cara  kita  berkomunikasi, berbagi  informasi,  dan  bahkan  mencari  pekerjaan. YouTube, salah  satu  platform  media  sosial  terbesar  di dunia, telah mengalami perkembangan signifikan. Selain menjadi tempat utama bagi berbagi video, YouTube juga telah  menjadi  ruang  potensial  bagi  transformasi  masa depan  dalam  dunia  pekerjaan.  Di  tengah  kemajuan teknologi  chatbot  yang  didukung  oleh  kecerdasan buatan, seperti GPT ( Generative Pre-trained Transformer).ChatGPT merupakan  hasil  pengembangan yang  dilakukan  oleh OpenAI ,  sebuah  perusahaan penelitian  di  bidang  kecerdasan  buatan  yang  bertempat di  San  Francisco,  California,  Amerika  Serikat.  Proyek
ChatGPT  dimulai  pada  tahun  2020  dan  secara  resmi diperkenalkan  kepada  publik  pada  tahun  2021.  Model ChatGPT ini  sendiri  merupakan  evolusi  dari  model bahasa  generatif  terdalam  sebelumnya,  yakni GPT-3, yang  telah  diadaptasi  dan  ditingkatkan  untuk menciptakan  pengalaman  berinteraksi  dengan  teks  yang lebih canggih dan bermanfaat [1], peran mereka semakin relevan dalam ekosistem media sosial. Chatbot GPT tidak lagi hanya sekadar program komputer yang memberikan respons  teks.  Mereka  mewakili  sebuah  visi  masa  depan pekerjaan  yang  menghadirkan  layanan  pelanggan  yang lebih  cepat,  pembelajaran  berbasis  interaksi,  dan berbagai  kemungkinan  lainnya. ChatGPT sendiri merupakan  sebuah  Artificial  Intelligence  besar  yang

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
telah dilatih untuk
memahaminya. kemampuan untuk meningkatkan sistem komputer yang sanggup  melaksanakan  tugas-  tugas  yang  memerlukan kecerdasan  manusia. AI dapat  diprogram  untuk memproses  informasi,  belajar  dari  pengalaman,  dan membuat  keputusan  berdasarkan  data  yang  diberikan. Bidang  ini  mencakup  berbagai  teknik  seperti  machine learning,  neural  networks,  dan  natural  language processing. berbagai  aplikasi  luas.  Ada  kesalahpahaman yang  umum  bahwa AI hanya  terkait  dengan  robotika, padahal  sebenarnya AI mencakup  berbagai  subdomain dan  tidak  terbatas  pada  robotika.  Salah  satu  aspek AI adalah analisis data besar (big data) yang memungkinkan pengolahan  dan  pemanfaatan  data  dalam  berbagai konteks [2].
Namun,  untuk  memahami  bagaimana chatbot GPT akan membentuk masa depan pekerjaan di media sosial, kita perlu melihat lebih dalam dari sekadar respon yang dihasilkan.  Kita  perlu  melihat  bagaimana  orang merespons chatbot ini  secara  kognitif,  supaya mendapatkan  aspirasi  masyarakat  terkait  teknologi  ini. Analisis  sentimen  adalah  alat  yang  memungkinkan  kita untuk melakukan ini. Dalam konteks penelitian ini, kami akan  mengambil  pendekatan  analisis  sentimen  untuk memahami  bagaimana  interaksi  dengan chatbot  GPT dipahami  dan  diterima  oleh  pengguna YouTube .  Salah satu metode klasifikasi sentimen yang paling umum dan efektif adalah algoritma klasifikasi Naive Bayes. Dengan menggunakan  metode  ini,  kami  akan  menganalisis sentimen  dari  percakapan  yang  terjadi  di YouTube , membuka  jendela  ke  dalam  persepsi  publik  tentang chatbot GPT sebagai masa depan pekerjaan di platform ini. Melalui analisis ini, diharapkan penelitian kami akan memberikan  wawasan  yang  dalam  tentang  bagaimana teknologi chatbot  GPT tidak  hanya  menjadi  bagian  dari masa  depan  pekerjaan  di  media  sosial,  tetapi  juga bagaimana  ia  akan  membentuk  dan  dipengaruhi  oleh harapan  dan  pengalaman  pengguna.  Dengan  demikian, penelitian ini tidak hanya melihat ke depan menuju masa depan  pekerjaan,  tetapi  juga  menggali  pemahaman mendalam  tentang  koneksi  manusia  dengan  kecerdasan buatan di era digital yang terus berkembang.

## 2. Metodologi

## A. Metode
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan yang  dalam  tentang  bagaimana  teknologi chatbot  GPT tidak hanya menjadi bagian dari masa depan pekerjaan di media sosial, tetapi juga bagaimana ia akan membentuk dan  dipengaruhi  oleh  harapan  dan  pengalaman pengguna.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya melihat  ke  depan  menuju  masa  depan  pekerjaan,  tetapi juga  menggali  pemahaman  mendalam  tentang  koneksi manusia  dengan  kecerdasan  buatan  di  era  digital  yang terus berkembang.

## B. AnalisisSentimen
Analisis  sentimen  merupakan  proses  otomatis  dalam
pengolahan informasi teks dengan tujuan mengevaluasi dan  mengidentifikasi  sentimen  atau  pendapat  yang terdapat  dalam  teks  seperti  postingan,  ulasan  produk, tweet,  atau  artikel  media  sosial  lainnya.  Dalam  analisis sentimen,  teks  diklasifikasikan  menjadi  tiga  jenis sentimen, yaitu positif, negatif, atau netral. Pendekatan ini  dapat  membantu  industri  untuk  memahami pendapat publik terhadap produk atau layanan mereka, serta meningkatkan efisiensi strategi pemasaran. Berikut beberapa  metode  dalam  analisis,  seperti  pendekatan berbasis aturan dan pendekatan berbasis mesin [3]. Langkah-langkah  umum  dalam  analisis  sentimen  dan klasifikasi teks melibatkan:
1. Crawling  data : Mengumpulkan  dataset yang relevan dengan  studi  kasus,  seperti review tentang pembahasa Chat GPT.
2. Pre-processing :Tahapan  merupakan  tahapan  penting dalam  pengolahan  teks  yang  melibatkan  beberapa proses esensial. Tahapan ini mencakup tiga langkah utama Tokenization: Proses  ini  melibatkan pemecahan  kalimat  menjadi  token  atau  kata-kata individual.  Dengan  melakukan  tokenization,  teks dapat  dipecah  menjadi  lebih  kecil,  mempermudah analisis  dan  pemrosesan  lebih  lanjut. Stopwords Removal: Langkah ini bertujuan untuk menghilangkan  kata-kata  umum  yang  tidak memiliki  makna  penting  dalam  konteks  analisis teks.  Kata-kata  semacam  itu,  yang  sering  disebut sebagai  stopwords,  tidak  memberikan  kontribusi signifikan terhadap  pemahaman isi teks dan dapat diabaikan  agar  fokus  dapat  diberikan  pada informasi yang lebih relevan. Stemming: Proses ini melibatkan  penghapusan  akhiran  kata  untuk mendapatkan  akar  kata.  Dengan  melakukan stemming,  variasi  kata  yang  mungkin  muncul dalam  teks  dapat  disederhanakan  menjadi  bentuk dasar atau akar kata yang sama. Hal ini membantu mengurangi  kompleksitas  dan  konsistensi  dalam analisis  teks. Melalui  tahapan  pre-processing  ini, teks yang awalnya kompleks dapat diubah menjadi representasi  yang  lebih  sederhana  dan  mudah diolah,  memungkinkan  aplikasi  metode  analisis teks  seperti  pengelompokan  atau  klasifikasi  untuk memberikan hasil yang lebih akurat dan bermakna.
3. Transformasi: Memberikan  nilai  bobot  pada  data teks, seringkali dengan menggunakan teknik seperti TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency).
4. Seleksi  Fitur:  Mengurangi  jumlah  data  yang dianalisis  dengan  memilih  fitur-fitur  yang  paling relevan.
5. Klasifikasi:  Penggunaan  metode  klasifikasi Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi teks.
6. Interpretasi/Penilaian: Evaluasi dilaksanakan untuk mengukur  tingkatan  akurasi  dan  nilai AUC  (Area Under  the  Curve) ,  yang  mengindikasikan  seberapa efektif model dalam memprediksi sentimen.
7. Opini  Publik:  Melibatkan  pendapat  publik  yang berkaitan  dengan  isu-isu  yang  menyangkut
kepentingan  umum,  mencakup  berbagai  pendapat yang berkumpul sekitar isu tertentu.
8. youtube:  Memanfaatkan  data  dari  media  social yang  memungkinkan  pengguna  mengirim  dan membaca pesan singkat (youtube) yang mencerminkan opini dan sentimen.
9. ChatGPT:  Melibatkan  analisis  sentimen  terkait pandemi  virus  corona,  memahami  reaksi  dan pendapat masyarakat terhadap situasi ini.
10. Pertambangan  Data:  Menurut  Yuli  Mardi,  data mining  didefinisikan  sebagai  proses  penggunaan teknik  atau  metode  khusus  untuk  menemukan informasi  dari  koleksi  data  yang  besar.  Tahapan- tahapan kunci dalam proses ini melibatkan cleaning data, integration data, selection data, transformation data, evaluation pola, dan presentation pola.
11. Text Mining: Sebagai sebagian dari data mining, text mining  melibatkan  analisis  data  yang  berbentuk teks  atau  dokumen  untuk  mengungkap  pola  dan informasi berharga. Tahapan awal pemrosesan atau preprocessing data  teks  melibatkan  langkah-langkah seperti tokenization, pembersihan, penyederhanaan huruf, perbaikan kata tidak baku, penyaringan, dan stemming.
12. Transformasi Case: Merubah  huruf  dalam  teks menjadi huruf kecil atau besar.
13. Pemfilteran StopWords: Eliminasi  kata-kata  yang tidak  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam menghasilkan pola atau data.Tokenization: Memisahkan  teks  menjadi  potongan-potongan yang disebut token untuk analisis lebih lanjut.
14. Naïve Bayes Algorithm: Sebuah algoritma klasifikasi yang  berdasarkan  teorema  Bayes  dengan mengasumsikan  kemandirian,  digunakan  untuk melakukan  prediksi  pada  data.  Dalam  konteks analisis sentimen, Naïve Bayes adalah metode yang efisien dan tepat.
15. Performance : menetukan sejauh mana ukuran sistem atau  algoritma  data  mining  mampu  menjalankan tugasnya dengan efisien dan efektif.
Semua langkah-langkah ini penting untuk menghasilkan  analisis  sentimen  yang  akurat  dan  dapat diandalkan,  memungkinkan  pemahaman  mendalam terhadap  pendapat  dan  sentimen  masyarakat  terhadap berbagai isu.

## C. Tujuan Analisis Sentimen
Tujuan analisis sentimen pada penelitian ini adalah:
1. Mengidentifikasi dan memahami persepsi serta pandangan  masyarakat  terhadap  interaksi dengan chatbot GPT di platform YouTube.
2. Menilai  tingkat  penerimaan  chatbot  GPT  oleh pengguna YouTube.
3. Mengukur  harapan  masyarakat  terhadap  peran chatbot GPT sebagai masa depan pekerjaan di media sosial.
4. Mendapatkan  wawasan  mendalam  tentang faktor-faktor  yang  mempengaruhi  sentimen pengguna terhadap kecerdasan buatan.

## D. Naïve Bayes
Navie  Bayes  adalah  suatu  keputusan,  dengan menggunakan  perhitungan  matematika  dengan  syarat nilai  keputusan  adalah  benar,  berdasarkan  informasi obyek.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan prediksi klasifikasi analisis sentiment pada chtgpt dengan memanfaatkan  algoritma Naïve  Bayes .  Algoritma Naïve Bayes berperan dalam mengidentifikasi pengetahuan atau pola kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas tertentu. [4] Berikut skema algoritma naïve bayes:
Gambar 1 Algoritma Naïve Bayes
Gambar  1  mengilustrasikan  langkah-langkah  algoritma Naïve  Bayes  yang  dimulai  dengan  pembacaan  data pelatihan.  Setelah  itu,  algoritma  ini  membedakan  data menjadi  parameter  yang  digunakan  untuk  menentukan probabilitas  setiap  parameter.  Selanjutnya,  algoritma mencari  jumlah  kemungkinan  pada  tabel  yang  telah diacukan, yang mencerminkan distribusi probabilitas dari setiap  parameter.  Dengan  menggunakan  informasi  ini, algoritma  Naïve  Bayes  dapat  menghitung  solusi  atau prediksi  berdasarkan  perbandingan  probabilitas  antara dua dataset.

## E. Data Mining
Data mining merupakan  proses  eksplorasi  data  yang bertujuan  menciptakan  korelasi,  pola,  serta  tren  yang signifikan  dengan  menganalisis  set  data  besar  yang tersimpan  dalam repository .  Data  mining  dapat  diartikan sebagai  upaya  untuk  mengidentifikasi  pola  dan pengetahuan  sejumlah  data.  [5].  Berdasarkan  uraian diatas  dapat  disimpulkan,  maka  data mining merupakan informasi  tersembunyi  dalam  basis  data  diproses  untuk
mengungkap  pola,  dan  teknik  statistik,  kecerdasan buatan, dan machine learning digunakan untuk mengambil atau  memisahkan  data  serta  menetapkan  informasi pengetahuan dari basis data tersebut.
Gambar 2. Proses data mining
Pada  Gambar  2.2,  terlihat  bahwa  data  diambil  dari database dan masuk ke dalam proses data mining. Proses ini  tetap  terkait  erat  dengan  kecerdasan  buatan, pengenalan  pola,  dan  statistika,  karena  merupakan cabang dari ilmu kecerdasan buatan yang memfokuskan pada  pengelompokan  data  dari  database  menggunakan pendekatan  numerik.  Data  mining  bertujuan  untuk menggali  pola  atau  informasi  yang  tersembunyi  dalam dataset  tersebut.  Dengan  menggunakan  teknik-teknik seperti  machine  learning  dan  analisis  statistik,  data mining  dapat  menghasilkan  output  berupa  informasi yang  telah  diprediksi  sebelumnya.  Ini  menciptakan keterkaitan  antara  data  mining,  kecerdasan  buatan, pengenalan  pola,  dan  statistika,  memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dan pemahaman yang lebih mendalam terhadap data yang ada.
Berikut tahap permodelan dan analisis data :
1. Pra-pemrosesan data (atau pre-processing data) adalah tahap  awal  dalam  analisis  data  di  mana  data  yang telah  dikumpulkan  dipersiapkan  untuk  analisis lebih  lanjut.  Tujuan  dari  pra-pemrosesan  adalah untuk memastikan bahwa data dalam bentuk yang tepat  dan  bersih  sebelum  dianalisis  atau dimasukkan  ke  dalam  algoritma  pembelajaran mesin.  Proses  ini  melibatkan  beberapa  tugas, termasuk:
2. Pembersihan Data (Data Cleaning ): Mendeteksi dan mengatasi  nilai-nilai  yang  hilang  atau  data  yang tidak valid. Tindakan ini melibatkan pengisian nilai- nilai  yang  tidak  muncul,  penghapusan  baris  atau kolom  yang  tidak  lengkap,  atau  penerapan interpolasi data.
3. Transformasi  Data (Data  Transformation): Merubah bentuk data agar lebih cocok untuk analisis. Proses ini bisa mencakup normalisasi (menyesuaikan nilai variabel  ke  skala  yang  seragam)  atau  transformasi logaritmik  atau  eksponensial,  bergantung  pada distribusi data.
4. Encoding  Pemberian  Kode  pada  Variabel Kategorikal  ( Categorical  Variable  Encoding ):  Apabila
data  mencakup  variabel  kategorikal  (contohnya, jenis  kelamin,  kategori  produk),  variabel-variabel tersebut  harus  diubah  menjadi  bentuk  numerik agar dapat diaplikasikan pada algoritma pembelajaran  mesin.  Salah  satu  metode  untuk melaksanakannya  adalah  dengan  menerapkan teknik seperti one-hot encoding.
5. Penghapusan Noise ( Noise Removal): Data sering kali bisa  mengandung  noise,  yang  dapat  mengganggu analisis. Teknik statistik atau filter digital digunakan untuk menghilangkan noise dari data.
6. Pengaturan  Fitur  ( Feature  Scaling): Beberapa algoritma pembelajaran mesin, seperti regresi linear atau  K-means  clustering,  memerlukan  skala  yang seragam  pada  semua  fitur.  Oleh  karena  itu,  fitur- fitur  yang  memiliki  skala  yang  berbeda  mungkin perlu diubah agar memiliki skala yang seragam.
7. Ekstraksi Fitur ( Feature Extraction): Kadang-kadang, fitur-fitur  baru  yang  lebih  informatif  dapat diekstraksi  dari  data  yang  ada.  Ini  melibatkan teknik-teknik  seperti  Analisis  Komponen  Utama (PCA) atau pengekstrakan fitur dari teks.

## F. Text Preprocessing
Tahap Text Preprocessing adalah tahapan kunci dalam analisis  teks  di  mana  aplikasi  mengidentifikasi  dan mempersiapkan data dari setiap dokumen teks. Proses preprocessing ini  melibatkan  beberapa  langkah  penting untuk  membersihkan  dan  mengubah  teks  mentah menjadi  bentuk  yang  dapat  diolah  dengan  lebih  baik. [6] Langkah-langkah ini mencakup:
1. Case  Folding :  Proses  ini  melibatkan  konversi semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil atau huruf  besar,  bertujuan  untuk  memastikan konsistensi dalam analisis. Contohnya, mentransformasikan  "TeKS  ini"  menjadi  "teks ini"
2. Tokenisasi:  Tokenisasi  merupakan  langkah membagi  teks  menjadi  token-token  kecil  atau kata-kata individual. Setiap kata atau frasa dalam teks  dianggap  sebagai  token  terpisah.  Sebagai contoh,  kalimat  "Analisis  teks  adalah  penting" dapat  dipecah  menjadi  token-token  seperti ["Analisis", "teks", "adalah",
"penting"].Filtering:Pada  tahap  ini,  token-token yang  tidak  relevan  atau  tidak  diinginkan  dapat dihapus  dari  teks.  Ini  termasuk  tanda  baca, karakter khusus, dan kata-kata umum yang tidak memberikan  makna  tambahan  dalam  analisis. Proses  ini  membantu  memperkecil  dimensi  data dan  meningkatkan  fokus  pada  kata-kata  yang lebih penting.
3. temming: Stemming merupakan langkah menghapus  afiks  dari  kata  untuk  mendapatkan akar  kata  atau  bentuk  dasarnya.  Sebagai  contoh, dalam bahasa Inggris, kata-kata seperti "running ", "runs",  dan  "ran"  akan  distem  menjadi  bentuk dasar "run". Tindakan ini membantu mengurangi
variasi  kata  yang  memiliki  akar  kata  yang  sama, sehingga mempermudah analisis
dan pemahaman.

## G. Text Mining
Text  mining  merupakan  proses  memilah-  milah bacaan  yang  tidak  terstruktur  serta  menciptakan  data. Tujuan  nya  buat  mengenali  bentuk,  gaya,  serta pengetahuan  yang  tercantum  pada  bacaan  yang  besar serta  lingkungan.  Tata  cara  text  mining  mengaitkan pemakaian  teknik-  teknik  analisis  linguistik,  statistik, serta machine learning buat memproses, mengorganisasi, serta menganalisis bacaan. [7]  Proses tahapan text mining , antara lain:
a. Pra-pemrosesan:  Melakukan  membersihkan  dan normalisasi  teks,  seperti  menghapus  aksentuasi, menghilangkan kata-kata yang tidak diperlukan.
b. Tokenisasi:  Proses  memecah  teks  menjadi  unit terkecil yang dikenal sebagai token.
c. Representasi  Teks:  Mengubah  teks  menjadi numerik yang diolah oleh algoritma. Metode yang digunakan TF-IDF atau Latent Dirichlet Allocation d. Analisis  Pemodelan:  Melakukan  analisis,  seperti analisis  frekuensi  kata,  analisis  sentimen, klasifikasi  bacaan,  ataupun  analisis  topik,  buat mendapatkan  pengetahuan  yang  berharga  dari bacaan.
e. Evaluasi:  Proses  mengevaluasi  terkait  temuan untuk keputusan yang valid.
Teks  minning dapat  dimanfaatkan  dalam  beberapa sektor,  yaitu  sentimen,  opini,  penambangan,  entitas, proses bahasa alami, serta bermacam aplikasi yang lain. Text  mining  menjadi  kunci  dalam  menggali pengetahuan dari data teks yang melimpah, membantu dalam  mengambil  keputusan  berdasarkan  informasi yang terkandung dalam teks tersebut 3. Hasil dan Pembahasan
A. Tahapan Project
1. Crawling Data
Crawling  data  Mengumpulkan  dataset  yang relevan  dengan  studi  kasus,  seperti  review  tentang pembahasa Chat GPT mengunakan netlytic
Tabel 1 Data yang sudah di dapat
Text Intelegent kecerdasan Chatgpt apa sudah ada buat tanadingbot
Intinya kita jangan jadi walle
Terima Kasih Jadi kuli tetep aman ya
2. Pre-Processing
Pre-processing data merupakan fase kritis dalam siklus  analisis  data,  di  mana  langkah-langkah penting diambil untuk memastikan bahwa data yang telah  terkumpul  bersih,  konsisten,  dan  siap  untuk dianalisis.  Proses  ini  melibatkan  beberapa  tahapan, yang  pertama  adalah  pembersihan  data,  di  mana data  yang  tidak  lengkap,  duplikat,  atau  memiliki nilai  yang  tidak  valid  diidentifikasi  dan  dihapus untuk  memastikan  keakuratan  analisis  yang  akan datang.  Setelah  itu,  transformasi  data  dilakukan untuk  mengubah  format  atau  struktur  data  agar lebih  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis.  Encoding variabel kategorikal merupakan langkah selanjutnya, di  mana  variabel  kategori  diubah  menjadi  bentuk yang  dapat  diinterpretasikan  oleh  model  atau algoritma.  Penghapusan noise dilakukan  untuk menghilangkan  gangguan  atau  variabilitas  yang tidak  relevan  dari  data.  Pengaturan  fitur  dan ekstraksi  fitur  kemudian  dilibatkan  untuk
memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  memiliki representasi  yang  optimal  dalam  konteks  analisis tertentu.  Selama  proses  pembersihan  data, Google Colab digunakan sebagai perangkat lunak yang andal untuk  memastikan  integritas  dan  kebersihan  data, membantu  membangun  dasar  yang  kuat  untuk analisis data yang efektif dan akurat.
Tabel 2 Data yang sudah di cleaning
Text Sentimen Intelegent kecerdasan Positif Chatgpt apa sudah ada buat tanadingbot Negatif Intinya kita jangan jadi walle Negatif Terima Kasih Positif Jadi kuli tetep aman ya Negatif 3. TF-IDF
Metode Term  Frequency  Inverse  Document Frequency  (TF-IDF )  adalah  pendekatan  untuk menilai  seberapa  penting  suatu  kata  ( term) dalam suatu  dokumen  pada  masing-masing  kata  tersebut. Proses  perhitungan  bobot  menggunakan TF-IDF melibatkan  dua  aspek  utama,  yaitu  Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF).
Pertama-tama,  nilai TF per  kata  dihitung untuk  menunjukkan  seberapa  sering  kata  tersebut muncul  dalam  suatu  dokumen.  Rumusnya dinyatakan sebagai berikut:
(1)
Rumus 1 Perhitungan nilai TF
Selanjutnya,  bobot  masing-masing  kata dihitung  dengan  menggunakan  nilai IDF.  IDF memberikan  bobot  pada  suatu  kata  berdasarkan seberapa umum atau langka  kata tersebut muncul di seluruh koleksi dokumen.
Persamaan
IDF dirumuskan sebagai berikut:
(2)
Dalam rumus ini, DF (\text{kata}) mengacu pada jumlah  kemunculan  kata  dalam  seluruh  dokumen dalam koleksi, sedangkan td adalah jumlah dokumen dalam koleksi.
Gabungan  dari  nilai  TF  dan  IDF  menghasilkan bobot  akhir  suatu  kata  dalam  suatu  dokumen,  yang dinyatakan sebagai:
(3)
Penerapan  metode TF-IDF ini  memiliki  tujuan untuk  menyoroti  kata-kata  yang  memiliki  relevansi tinggi terhadap suatu dokumen dalam konteks koleksi dokumen  yang  lebih  besar.  Dengan  memberikan bobot  pada  kata-kata  tersebut,  TF- IDF membantu mengidentifikasi  dan  menekankan  kata-kata  kunci yang  dapat  memberikan  kontribusi  besar  terhadap pemahaman  dan  representasi  suatu  dokumen  dalam analisis teks.
Dengan menggunakan DF dan IDF, metode TF- IDF memberikan  bobot  pada  kata-kata  berdasarkan seberapa umum atau langka  kata tersebut muncul di seluruh  koleksi  dokumen.  Semakin  sering  kata tersebut  muncul  di  berbagai  dokumen,  nilai DF (\text{word}) akan meningkat, tetapi bobot IDF akan menurun,  dan  sebaliknya.  Kombinasi TF  dan  IDF kemudian  menghasilkan  nilai  bobot TF-IDF yang mencerminkan  tingkat  pentingnya  suatu  kata  dalam suatu  dokumen  terhadap  seluruh  koleksi  dokumen. .[8]
Gambar 3 Desain proses TF-IDF
4. WordCloud World  Cloud tidak  hanya  sekadar  menjadi kumpulan  kata-kata  dari  sumber  data,  tetapi  juga menjalani proses pengolahan dan transformasi yang mendalam  untuk  menghasilkan  representasi  visual
yang informatif. Sebagai bagian integral dari Natural Language Processing  (NLP), teknik ini memanfaatkan Bahasa  atau  text  mining  untuk  mendalami  dan menganalisis permasalahan yang terkait dengan data teks.  Dalam  konteks  ini,  word  cloud  menjadi  alat visualisasi  yang  sangat  berguna.  Setelah  kata-kata diekstraksi,  bobot  atau  frekuensi  kemunculan masing-masing  kata  dianalisis,  dan  kata-kata  yang dominan  kemudian  divisualisasikan  dalam  bentuk word  cloud.  Word  cloud  memberikan  pandangan yang langsung dan tangkas mengenai kata-kata yang paling  berpengaruh  atau  sering  muncul  dalam dataset,  memungkinkan  para  analis  untuk  dengan cepat mengidentifikasi pola, fokus, atau tren utama yang terkandung dalam teks tersebut. [9]
5. Visualisasi Word Cloud Pada langkah ini, representasi hasil preprocessing data ditampilkan melalui word cloud visualisasi untuk setiap kelas sentimen. Word cloud ini  menampilkan  kata-kata  dengan  frekuensi tertinggi,  di  mana  ukuran  kata-kata  mencerminkan seberapa  sering  kata-kata  tersebut  muncul  dalam dataset. Semakin tinggi frekuensi kemunculan kata, semakin  besar  ukuran  kata  tersebut  dalam  word cloud,  mengindikasikan  bahwa  kata  tersebut  lebih sering  muncul  dalam  dataset  yang  digunakan. Visualisasi  ini  memberikan  gambaran  intuitif tentang  kata-kata  yang...  (lanjutannya  tergantung pada  konteks  selanjutnya)  paling  umum  atau dominan  dalam  setiap  kelas  sentimen,  membantu pemahaman  terhadap  karakteristik  dan  pola sentimen dalam data tersebut.[10]
Gambar 4. Hasil Worl cloud
6. Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier ,  dalam  esensinya, menyajikan suatu pendekatan yang relatif sederhana namun  efektif  dalam  konteks  pengklasifikasi probabilistik.  Proses  operasionalnya  melibatkan perhitungan  probabilitas  yang  berkaitan  dengan sekelompok  atribut  dengan  cara  menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai  yang  terkandung dalam  dataset  yang  sedang  dianalisis.  Kunci keberhasilan  algoritma  ini  terletak  pada  penerapan Teorema  Bayes,  yang  memungkinkan  penyesuaian probabilitas  kelas  berdasarkan  informasi  atribut yang diberikan. Penting untuk  dicatat bahwa Naïve
Bayes Classifier mengasumsikan bahwa semua atribut yang diperhitungkan bersifat independen atau tidak saling ketergantungan, sebuah asumsi yang menjadi dasar bagi kemudahan implementasi dan kecepatan perhitungan.  Hal  ini  sangat  relevan  dalam  konteks analisis  sentiment  data  training,  di  mana  algoritma ini  mampu  memberikan  hasil  yang  cukup  akurat dengan  mempertimbangkan  nilai  variabel  kelas untuk mengklasifikasikan data dengan tepat.. [11]
Gambar 5 . Desain proses naive bayes
Tokenize proses dokumen to data
Gambar 6. Desain proses tokenize Hasil data training Gambar 7. Desain proses hasil training
Data analisis sentiment prediksi
Gambar 8. Desain proses  prediksi dari data training
Gambar 9. Desain proses hasil prediksi
7. Perfornance
Kinerja (performance) dalam  data  mining  adalah ukuran  sejauh  mana  suatu  sistem  atau  algoritma data  mining  mampu  menjalankan  tugasnya  dengan efisien dan efektif. Kinerja ini dapat diukur dengan berbagai  metrik  yang  sesuai  dengan  tujuan  analisis data  yang  dilakukan.  Beberapa  faktor  yang  dapat memengaruhi  kinerja  dalam  data  mining  meliputi akurasi  hasil,  kecepatan  eksekusi,  kemampuan untuk  mengekstrak  pola  yang  berarti,  serta kemampuan untuk menangani data yang besar dan kompleks. Dalam mengevaluasi performa algoritma Naive  Bayes  Classifier,  langkah  selanjutnya melibatkan pencatatan nilai dan analisis menggunakan Confusion  Matrix.  Confusion  Matrix memberikan  gambaran  yang  terperinci  tentang sejauh  mana  algoritma  dapat  mengklasifikasikan data  dengan  benar,  dengan  memperhitungkan True Positives,  True  Negatives,  False  Positives, dan False Negatives.  Setelah  mendapatkan Confusion  Matrix dari berbagai percobaan, evaluasi dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata dari berbagai metrik yang dapat diambil dari matriks tersebut, seperti akurasi, presisi,  recall,  dan F1-score. Proses  ini  memberikan pemahaman  holistik  tentang  kinerja  algoritma dalam berbagai konteks dan kondisi data. Nilai rata- rata  yang  dihasilkan  dari  evaluasi  ini  tidak  hanya memberikan  indikasi  tentang  seberapa  baik  model dapat  memprediksi,  tetapi  juga  membantu  dalam mengidentifikasi  percobaan  yang  dapat  dijadikan acuan  untuk  penggunaan  model  algoritma  yang dipilih.  Dengan  pendekatan  ini,  pengguna  dapat membuat  keputusan  yang  lebih  informasional  dan tepat  terkait  penerapan Naive  Bayes  Classifier pada data  spesifik,  meningkatkan  kehandalan  dan efektivitas model yang dikembangkan. [12]  Berikut adalah Confussion matrix.
Gambar 10. Desain proses performance di rapidminer
Gambar 11. Hasil performance confusion metrik
Pada  gambar  3.  9    Hasil  confusion  matrix menyediakan  landasan  untuk  menghitung  metrik- metrik  di  atas.  Dengan  mengetahui  nilai  TP,  TN, FP, dan FN, kita dapat menghitung akurasi, presisi, recall,  dan  F1-Score.  Evaluasi  model  dengan menggunakan  kriteria-kriteria  ini  membantu  dalam pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kinerja  model pada data yang tidak terlihat selama pelatihan. Presisi recall data benar positif akurasi sebesar 94% sedangkan presisi recall benar negatif 100%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  tentang  analisis  cht  gpt sebagai  masa  depan  perkejaan  dapat  disimpulkan adalah
1. Metode naive Bayes memakai data training buat menciptakan peluang tiap kriteria dalam kelas yang  berbeda.  Maka,  nilai  probabilitas  dari kriteria  tersebut  bisa  dimaksimalkan  dalam konteks  penggunaan  ChatGPT  sebagai  fokus masa depan pekerjaan.
2. Berdasarkan  pemanfaatan  ChatGPT  sebagai data  training  untuk  metode naive  Bayes, terdapat  1119  data  yang  dihasilkan,  dan setelah  proses  ini,  jumlahnya  berkurang menjadi 1086. Oleh karena itu, metode naive Bayes berhasil memprediksi ChatGPT sebagai masa  depan  pekerja  dengan  tingkat  akurasi sebesar 95,88%.
3. Algoritma naive  Bayes mengandalkan  prinsip probabilitas  dalam  memanfaatkan  data petunjuk untuk mendukung proses pengklasifikasian keputusan

## 5. Daftar Pustaka
[1] Y. Akbar and T. Sugiharto, “Analisis Sentimen Pengguna  Twitter  di  Indonesia  Terhadap ChatGPT  Menggunakan  Algoritma  C4.5  dan Naïve Bayes,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp.  115 – 122,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v4i3.1368
[2] A.  P.  O.  Dewi,  “Kecerdasan  Buatan  sebagai Konsep Baru pada Perpustakaan,” Anuva J. Kaji. Budaya,  Perpustakaan,  dan  Inf. ,  vol.  4,  no.  4,  pp. 453 – 460,  2020,  doi:  10.14710/anuva.4.4.453- 460.
[3] F.  Kurniawan  dan  Q.  Al  Qorni,  “Exploring
Sentimen Analysis Using Machine Learning : A Case  Study  on  Partai  Demokrasi  Indonesia Perjuangan  (  PDIP  )  in  the  2024  General Election,” sinomics  juournal ,  vol.  2,  no.  4,  hal. 911 – 920, 2023.
[4]  Rayuwati,  Husna  Gemasih,  and  Irma  Nizar, “ Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid ,” Jural Ris. Rumpun Ilmu Tek. , vol. 1, no. 1, pp. 38 – 46,
2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[5]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis Data  Mining Untuk  Clustering Kasus Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan Algoritma K- Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021.
[6]  L.  Hermawan  and  M.  Bellaniar  Ismiati, “Pembelajaran  Text  Preprocessing  berbasis Simulator  Untuk  Mata  Kuliah  Information Retrieval,” J.  Transform. ,  vol.  17,  no.  2,  p.  188, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1705.
[7] M. N. Fahriza and N. Riza, “ Analisis Sentimen Pada  Ulasan  Aplikasi  Chat  Generative  Pre- Trained  Transformer  Gpt  Menggunakan Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor(Knn) Sistematic  Literature  Review,” J.  Mhs.  Tek.
Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 1351 – 1358, 2023.
[8]  B.  Herwijayanti,  D.  E.  Ratnawati,  and  L. Muflikhah,  “Klasifikasi  Berita  Online  dengan menggunakan Pembobotan TF-IDF dan Cosine Similarity,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol.  2,  no.  1,  pp.  306 – 312,  2018,  [Online]. Available:  https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/796
[9] E.  Purnaningrum  and  I.  Ariqoh,  “Google Trends  Analytics  Dalam  Bidang  Pariwisata,” Maj.  Ekon. ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  232 – 243,  2019, doi: 10.36456/majeko.vol24.no2.a2069.
[10]  E.  Suryati,  A.  Ari  Aldino,  N.  Penulis Korespondensi,  and  E.  Suryati  Submitted, “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online Menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2vec Text  Embedding  Dan  Algoritma  Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol.  4,  no.  1,  pp.  96 – 106,  2023,  [Online]. Available: https://doi.org/10.33365/jtsi.v4i1.2445
[11] S.  Sahar,  “Analisis  Perbandingan  Metode  K - Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  Clasiffier Pada Dataset Penyakit Jantung,” Indones. J. Data Sci. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  79 – 86,  2020,  doi: 10.33096/ijodas.v1i3.20.
[12] E.  Febriyani  and  H.  Februariyanti,  “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan  Naive  Bayes  Di  Twitter,” J. TEKNO  KOMPAK ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  25 – 38, 2022.