## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER (X) TENTANG PIALA DUNIA USIA 17 MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Mohammad Kholilullah 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia mohammadkholilullah0@gmail.com

## ABSTRAK
Olahraga sepak bola adalah salah satu olahraga yang paling diminati diseluruh dunia termasuk indonesia. Beberapa turnamen sepak bola yang diselenggarakan oleh Federasi Internasional Sepak Bola (FIFA), termasuk Piala Dunia U-17 yang akan diadakan pada tanggal 10 November 2023  – 02 Desember 2023 di Indonesia dan menjadi  pusat  perhatian  bagi  penggemar  olahraga  di  seluruh  dunia,  memiliki  dampak  signifikan  dalam mengundang  berbagai  opini  dan  pendapat  di  kalangan  penggemar  sepak  bola.  Seiring  dengan  perkembangan teknologi  media  sosial,  khususnya Twitter ,  menjadi  platform  utama  bagi  individu  untuk  berbagi  pandangan, komentar,  dan  opini  terkait  peristiwa-peristiwa  perhelatan  piala  dunia  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  klasifikasi  terhadap  opini  penggemar  bola  yang  terdapat  dalam  cuitan-cuitan  di Twitter mengenai tingkat antusiasme penggemar sepak bola Indonesia yang menjadi tuan rumah Piala Dunia U-17. Penelitian ini menggunakan analisis sentimen dengan  metode Naive bayes yang  merupakan suatu pendekatan komputasional untuk  mengkategorikan  opini  dalam  cuitan-cuitan  menjadi  kategori  positif,  negatif,  atau  netral.  Data dikumpulkan  selama  penyelenggaraan  Piala  Dunia  U-17. Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  tingkat  akurasi 97%  pada  data  uji,  presisi  97%, recall 98%,  dan F1-score 97%.  Dari  total  869  data  95,74%  dari  teks  yang dianalisis  dikategorikan  memiliki  sentimen  positif,  2,88%  teks  memiliki  sentimen  netral,  dan  1,38%  dari  teks mengekspresikan pandangan negatif terkait Piala Dunia U-17.
Kata kunci : Analisis Sentimen, Naive bayes, Twitter, Piala Dunia U-17, Antusiasme

## 1. PENDAHULUAN
Satu dari jenis olahraga yang sangat populer dan terkenal  di  seluruh  dunia,  termasuk  di  Indonesia, adalah  sepak  bola,  Sebagai  salah  satu  negara  dengan populasi  terbesar,  juga  memiliki  penggemar  sepak bola  yang  antusias.  Sebanyak  90,8%  dari  populasi Indonesia dapat mengidentifikasi olahraga sepakbola, dan  dalam  kelompok  tersebut,  sekitar  46,7% menunjukkan minat aktif terhadap olahraga sepakbola  di  Indonesia  [1].  Salah  satu  acara  yang sangat dinantikan adalah Piala Dunia U-17 2023 yang akan  diadakan  di  Indonesia  tahun  ini.  Salah  satu turnamen sepak bola internasional adalah Piala Dunia FIFA,  yang  diikuti  oleh  tim  nasional  dari  setiap negara  yang  memenuhi  syarat.  Kompetisi  ini diadakan  setiap  empat  tahun  oleh  FIFA  [2]. Turnamen  ini  sangat  bergengsi  dan  banyak  ditonton di  seluruh  dunia.  Selain  menjadi  ajang  kompetisi sepak  bola  tingkat  tinggi  untuk  pemain  muda,  Piala Dunia U-17 juga menciptakan momen bersejarah bagi penggemar  sepak  bola  di  Indonesia.  Tujuan  utama penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen dan opini penggemar sepak bola Indonesia di media sosial Twitter sehubungan  dengan  Piala  Dunia  U-17  di Indonesia  tahun  2023,  dengan  penerapan  metode Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan  sentimen sebagai positif, negatif, atau netral.
Metode klasifikasi Naive bayes adalah salah satu algoritma  yang  sering  digunakan  dalam  pemrosesan data  dan  pembelajaran  mesin.  Menurut  [3] Naive bayes adalah  metode  klasifikasi  yang  mengandalkan probabilitas dan statistik. Metode ini didasarkan pada
teorema  Bayes  dan  mengandalkan  probabilitas  serta statistik  untuk  melakukan  klasifikasi  data. Naive bayes bekerja  dengan  cara  menghitung  probabilitas setiap  atribut  atau  fitur  yang  ada  dalam  data,  serta kemungkinan  suatu  data  termasuk  dalam  kategori tertentu.  Ada  beberapa  varian  dari  metode Naive bayes ,  termasuk Naive  bayes Multinomial, Naive bayes Gaussian,  dan Naive  bayes Bernoulli,  yang masing-masing cocok digunakan tergantung pada tipe data  dan  masalah  klasifikasi  yang  dihadapi. Keunggulan utama dari metode ini adalah kemudahan dalam  implementasi,  khususnya  ketika  bekerja dengan data yang memiliki banyak atribut.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  Hasil penelitian  menunjukkan  akurasi  sebesar  85%, precision 85%, recall 85%,  dan f1-score 83%.  Lalu penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  hasil  dari  metode Naïve  Bayes  Classifier mencapai  tingkat  akurasi sebesar  93,29%  dan  mengungguli  model  klasifikasi lainnya.  Menurut  [6]  hasil  uji  coba  menunjukan bahwa  terdapat  perbedaan  terhadap  metode Naive bayes akurasi  sebesar  76%, precision 71%, recall 99%. Pada  Metode  Support Vector Classifier akurasi 92%, precision 94%, recall 93%  dan  pada  metode Logistic  Regression  akurasi  92%, precision 93%, recall 93%.
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  sentimen  dan  opini  penggemar  sepak bola  Indonesia  di  media  sosial Twitter sehubungan dengan  Piala  Dunia  U-17  di  Indonesia  tahun  2023, dengan  penerapan  metode  Naïve  Bayes  untuk mengklasifikasikan  sentimen  sebagai  positif,  negatif,
atau  netral.  Penelitian  ini  juga  berusaha  untuk memahami tingkat antusiasme penggemar  sepak bola Indonesia terkait Piala Dunia U-17 setelah pembatalan Piala Dunia U-20 2023.
Penelitian  ini  memberikan  dampak  pemahaman yang  lebih  dalam  tentang  opini  dan  sentimen pengguna Twitter terkait  Piala  Dunia  Usia  17  yang diadakan mulai tanggal 10 November – 02 Desember di  4  stadion  (Stadion  Gelora  Bung  tomo,  stadion sijalak  harupat,  stadion  JIS  dan  stadion  manahan solo)  yang  berlokasi  di  Surabaya,  Bandung,  Jakarta dan  Solo.  Informasi  ini  berpotensi  berguna  bagi pemangku  kepentingan,  termasuk  pemerintah  dan organisasi  olahraga,  untuk  memahami  pandangan masyarakat  terhadap  acara  olahraga  tersebut.  Selain itu,  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar  untuk pengembangan strategi komunikasi yang lebih efektif terkait Piala Dunia Usia 17, membantu penyelenggara dan  sponsor  dalam  merespons  opini  publik  dengan lebih  baik.  Selain  manfaat  praktis  ini,  penelitian  ini juga  membuka  jalan  bagi  pengembangan  analisis sentimen  lanjutan  dalam  konteks  peristiwa  olahraga. Penggunaan metode Naive bayes dalam penelitian ini memberikan  inspirasi  bagi  penelitian-penelitian serupa pada topik atau platform media sosial lainnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Twitter
Banyak  platform  microblogging,  termasuk Facebook,  Instagram,  dan Twitter ,  muncul  dengan munculnya  SNS. Twitter adalah  situs  jejaring  sosial yang banyak  digunakan yang memungkinkan pengguna  untuk  me-retweet  apa  pun  dengan  140 karakter. Sekitar 300 juta orang telah mendaftar untuk menggunakan Twitter ,  menghasilkan  lebih  dari  500 juta  pengikut  baru  setiap  harinya. Twitter telah menjadi  salah  satu  sumber  data  paling  populer  yang dibuat oleh pengguna karena kemudahan penggunaannya.  Tweet  adalah  data  maksimal  140 karakter  yang  dapat  diedit  menggunakan Twitter . Fokus  utamanya  adalah  pada  pengalaman  atau pengamatan orang  terhadap peristiwa terkini, termasuk foto, video, tautan, dan materi lainnya yang dapat dengan mudah dibagikan ke akun pengguna[7].

## 2.2. Text mining
Text  mining adalah  suatu  bidang  pengetahuan yang  terkait  dengan  interaksi  antara  pengguna  dan dokumen-dokumen  yang  sudah  ada  sebelumnya. Tujuan  dari  pelaksanaan Text  mining adalah  untuk menganalisis  dan  menemukan  pola-pola  menarik serta relevan dalam dokumen yang digunakan[8].

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis sentimen merupakan penelitian komputasional  terhadap  pendapat,  perasaan,  dan ekspresi  emosional  yang  disampaikan  dalam  bentuk teks[9]. Analisis sentimen adalah praktik menggunakan  Pemrosesan  Bahasa  Alami  untuk secara  otomatis  menambang  sikap,  opini,  perspektif,
dan  emosi  dari  teks,  audio,  tweet,  dan  sumber  basis data. NLP adalah singkatan dari pemrosesan. Analisis sentimen  adalah  proses  mengkategorikan  opini tekstual  ke  dalam  kelompok-kelompok  seperti "positif", "negatif", atau "netral". Analisis subjektivitas, penggalian opini, dan ekstraksi evaluasi adalah beberapa nama lain untuk itu.[10].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada tahapan penelitian ini, metode naïve bayes digunakan untuk mengkategorikan komentar pengguna twitter tentang  piala  dunia  usia  17  ini ditunjukkan pada gambar 1 dibawah.
Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  6  tahapan  penelitian, yaitu  pengumpulan  data,  processing  data  ,  pelabelan data,  pembobotan  tf-idf,  klasifikasi  naïve  bayes  dan evaluasi.

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  penelitian  ini memanfaatkan  sumber  data  dari  ulasan  pengguna Twitter terkait  Piala  Dunia  Usia  17.  Metode  yang diterapkan  untuk  mengakses  data  tersebut  adalah dengan  menggunakan Twitter Scraper yang  tersedia melalui platform web scraping di https://apify.com/quacker/twitter-scraper. Jumlah keseluruhan  data  yang  berhasil  diperoleh  melalui proses  ini  mencapai  957  ulasan Twitter terkait  Piala Dunia  Usia  17.  Hasil  pengumpulan  data  ini selanjutnya  disimpan  dalam  format  Excel  untuk memfasilitasi  proses  analisis  sentimen  pada  tahap- tahap berikutnya.

## 3.2. Processing Data
Data  teks  disusun  menjadi  format  yang  lebih terstruktur,  terbebas  dari  informasi  yang  kurang relevan,  dan  siap  untuk  subjek  analisis  lebih mendalam. Pendekatan ini bertujuan untuk mengurangi tingkat kebisingan (noise) serta melakukan  standarisasi  pada  data  teks,  sehingga memfasilitasi  proses  selanjutnya  dalam  menganalisis dan  memahami  teks  secara  lebih  komprehensif. Tahap  Data  Processing  merupakan  serangkaian langkah  yang  dilakukan  untuk  membersihkan  dan menyiapkan dataset sebelum dilakukan analisis  lebih lanjut.  Dalam  proses  ini,  dilibatkan  eliminasi
informasi  yang  tidak  relevan,  seperti  url,  mention, dan hashtag, dan penghilangan karakter non-alfabetis. Selanjutnya,  teks  diubah  ke  dalam  huruf  kecil, dilakukan  tokenisasi,  dan  menjalani  serangkaian proses  pemrosesan  tambahan,  termasuk  stop  word removal dan stemming .

## 3.3. Pelabelan Data
Pelabelan  data  adalah  proses  menetapkan kategori  atau  label  tertentu  pada  setiap  entitas  data dalam  sebuah  dataset,  dengan  tujuan  memberikan identifikasi  terhadap  karakteristik  atau  sifat  tertentu yang  ingin  dipelajari  atau  diukur.  Pelabelan  data dilakukan  untuk  menunjukkan  apakah  suatu  teks dianggap  positif,  negatif,  atau  netral.  Berikut  adalah tabel  hasil  dari  proses  pelabelan  data  yang menetapkan  label  sentimen  'Positif',  'Negatif',  atau 'Netral' yang dilakukan secara manual.

## 3.4. Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse Document Frequency ) adalah metode yang digunakan untuk memberikan  bobot pada setiap kata dalam  sebuah  dokumen  berdasarkan  seberapa  sering kata  tersebut  muncul  dalam  dokumen  tersebut  (TF), namun  sekaligus  dikompensasi  oleh  seberapa  umum kata  tersebut  di  seluruh  dataset  (IDF).  Metode  ini digunakan  untuk  mengevaluasi  dan  menyoroti  kata- kata  yang  memiliki  informasi  yang  lebih  tinggi  atau lebih spesifik terkait dengan konteks data .
3.5. Klasifikasi Naive bayes
Klasifikasi Naive bayes adalah metode klasifikasi  probabilistik  yang  berdasarkan  teorema Bayes  dengan  asumsi  bahwa  fitur-fitur  yang digunakan  dalam  klasifikasi  adalah  independen  satu sama  lain  (bersifat  "naive").  Dalam  konteks  analisis sentimen, Naive bayes digunakan untuk memodelkan kemungkinan  terjadinya  suatu  sentimen  berdasarkan kata-kata  atau  fitur-fitur  tertentu  yang  muncul  dalam teks.  Metode  ini  telah  terbukti  efektif  dalam  tugas klasifikasi  teks,  termasuk  analisis  sentimen,  dan sering  kali  diterapkan  karena  kemudahannya  dan hasil  yang  baik  dalam  situasi  di  mana  asumsi independensi dapat diterima.    Algoritma Naive bayes akan mengestimasi probabilitas kemunculan kata-kata spesifik  dalam  setiap  kategori  sentimen  (positif, negatif,  netral).  Estimasi  probabilitas  ini  kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan kategori sentimen  dari  ulasan  pengguna  yang  baru.  Dataset yang  digunakan  adalah  ulasan  pengguna twitter (x) terhadap  piala  dunia  usia  17  di  Indonesia  yang  telah melalui proses preprocessing dan transformasi.

## 3.6. Evaluasi
Evaluasi  model  merupakan  proses  penilaian kinerja  suatu  model  atau  algoritma  berdasarkan  data yang  digunakan  untuk  melatih  (data  latih)  dan  data yang  digunakan  untuk  menguji  (data  uji).  Tujuan utama  evaluasi  model  adalah  mengukur  sejauh  mana
model  mampu  menggeneralisasi  pola  dari  data  latih ke  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya. Evaluasi  model  ini  bertujuan  untuk  memahami seberapa  baik  model  dapat  mengklasifikasikan sentimen dengan akurat, baik pada data latih maupun data uji.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Pembahasan akan diuraikan pada algoritma naiye bayes mengenai piala dunia U-17.

## 4.1. Data
Data  diperoleh  melalui  teknik  web  scraping twitter dari salah satu
situs https://apify.com/quacker/twitter-scraper untuk melakukan scraping data di situs web Apify.
Gamber 2. Crawling Data
Pada  gambar  2  menunjukan  hasil  crawling  data menggunakan web scrapping.

## 4.2. Praprocessing
Dalam tahap ini, dilaksanakan beberapa langkah preprocessing  yang  melibatkan  pembersihan  data seperti  penghapusan  tanda  baca  atau  punctuation, hashtag,  dan  mention.  Selain  itu,  dilakukan  konversi seluruh  teks  menjadi  huruf  kecil( case  folding ), eliminasi  kata-kata  umum  ( stopword ),  perubahan kata-kata dengan imbuhan menjadi bentuk kata dasar ( stemming )[11].

## 4.2.1. Pembersihan Data
Dalam  tahap  ini,  dilakukan  eliminasi  elemen- elemen yang tidak diperlukan dalam teks.
Tabel 1. Hasil Pembersihan Data Sebelum Sesudah Siap selalu dukung timnas Indonesia Sampai juara! Semoga berjalan dengan lancar dan tetap semangat #PembukaanPildunU17 Siap selalu dukung timnas Indonesia Sampai juara Semoga berjalan dengan lancar dan tetap semangat
Pada  tabel  1  dilakukan  penghapusan  emoji, hastag,  spasi  ganda,  dan  mention.  Proses  ini  juga mencakup penghapusan elemen-elemen seperti retweet,  karakter  tanda  baca,  karakter  "@"  yang menandakan  mention,  url,  tanda  baca  seperti  titik, koma,  tanda  seru,  dan  tanda  tanya,  serta  angka  yang tidak  relevan  dan  tidak  akan  digunakan  dalam tahapan analisis selanjutnya.
4.2.2. Case folding
Case  folding  adalah  proses  mengonversi semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil.
Tabel 2. Case Folding Sebelum Sesudah Siap selalu dukung timnas Indonesia Sampai juara Semoga berjalan dengan lancar dan tetap semangat siap selalu dukung timnas indonesia sampai juara semoga berjalan dengan lancar dan tetap semangat Pada  tabel  2  mentransformasikan  huruf  kapital menjadi huruf kecil untuk mempermudah pengidentifikasian kata-kata selanjutnya.

## 4.2.3. Tokenization
Tokenisasi sangat penting
untuk
mengidentifikasi  dan  memproses  setiap  kata  secara terpisah .
Tabel 3. Tokenization Sebelum Sesudah keren banget nih antusias warga indonesia ['keren', 'banget', 'nih', 'antusias', 'warga', 'indonesia']
Pada  tabel  3  Setelah  langkah case  folding , langkah berikutnya adalah tokenisasi. Proses pembagian  aliran  teks  menjadi  unit-unit  seperti  kata- kata,  frasa,  simbol,  atau  elemen  lain[12].  Hal  ini bertujuan  untuk  membentuk  token-token  yang  dapat dianalisis secara terpisah.

## 4.2.4. Stop Word Removal
Stop  words  adalah  kata-kata  yang  umumnya tidak  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap makna suatu teks.
Tabel 4. Stopword Removal
Sebelum Sesudah ['ngeliat', 'ini', 'jadi', 'pengen', 'nonton', 'langsung', 'ihhhh'] ['ngeliat', 'pengen', 'nonton', 'langsung', 'ihhhh']
Pada  tabel  4  dilakukan  eliminasi  kata-kata yang tidak memiliki kebutuhan atau tidak mengandung pendapat.
4.2.5. Stemming
Stemming adalah  proses  untuk  menghapus imbuhan  dari  sebuah  kata  atau  ulasan  sehingga menghasilkan kata dasar dari suatu token[13].
Tabel 5. Stemming Sebelum Sesudah ['siap', 'menyukseskan', 'dan', 'berpartisipasi', 'bagian', 'dari', 'sejarah', 'baru'] ['siap', 'sukses', 'dan', 'partisipasi', 'bagi', 'dari', 'sejarah', 'baru']
Pada  tabel  5  menghilangkan  afiks  (imbuhan) dari kata-kata sehingga kata-kata dengan bentuk yang sama dapat diidentifikasi sebagai bentuk yang sama.

## 4.3. Pelabelan
Menentukan  kalimat  yang  berlabel  sentimen positif  negatif  ataupun  netral  untuk  mengetahui kalimat  ulasan twitter .  Jika  dipresentasikan  maka jumlah dalam bentuk digaram seperti yang ditampilkan gambar 4.2 dibawah ini.
Gambar 3. Hasil Pelabelan Data
Dari  gambar  3  diagram  diatas,  didapatkan bahwa sebanyak 95,74% dari teks memiliki sentimen positif,  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pengguna mengekspresikan  pandangan  positif  terkait  Piala Dunia  Usia  17  di  platform Twitter .  Sementara  itu, sekitar  2,88%  teks  ditemukan  memiliki  sentimen netral,  menunjukkan  bahwa  sebagian  kecil  pengguna mungkin  tidak  mengekspresikan  preferensi  atau pandangan  yang  jelas.  Adapun  sentimen  negatif hanya  ditemukan  pada  sekitar  1,38%  dari  teks, mengindikasikan  bahwa  sebagian  kecil  pengguna mengekspresikan  pandangan  negatif  terhadap  Piala Dunia Usia 17.
Gambar 4. WordCloud
Visualisasi  dari  gambar  4  hasil wordcloud menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  dalam penggunaan  kata  berhuruf  besar  dan  berhuruf  kecil. Terlihat  bahwa  frekuensi  kata-kata  berhuruf  besar dalam  data  tweet  cenderung  lebih  tinggi,  sementara frekuensi  kata-kata  berhuruf  kecil  dalam  data  tweet yang digunakan memiliki tingkat yang lebih rendah.

## 4.4. Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse Document Frequency) adalah metode yang digunakan untuk  memberikan  bobot  pada  setiap  kata  dalam sebuah  dokumen  berdasarkan  seberapa  sering  kata tersebut  muncul  dalam  dokumen  tersebut  (TF), namun  sekaligus  dikompensasi  oleh  seberapa  umum kata  tersebut  di  seluruh  dataset  (IDF).  Pembobotan kata  merupakan  langkah  untuk  memberikan  nilai
bobot  pada  setiap  kata  yang  muncul  dalam  suatu dokumen.  Dalam  konteks  pencarian  informasi  dan peringkat  kata  berdasarkan  frekuensinya,  salah  satu metode  yang  banyak  digunakan  adalah  metode  TF- IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)[14].  Dataset  yang  telah  melalui  proses pelabelan  dan  praprocessing  diberikan  nilai  bobot untuk  setiap  kata,  yang  kemudian  memiliki  peluang untuk  melanjutkan  ke  tahap  klasifikasi.  Hasil  dari pembobotan  kata  dengan  TF-IDF  ini  disajikan  pada gambar 4.4 berikut.

## Gambar 5. Pembobotan TF-IDF
Pada gamber 5 menunjukan jumlah kemunculan kata-kata  tersebut  akan  mempengaruhi  nilai  bobot yang  diatributkan,  dengan  kata-kata  yang  muncul lebih sering memiliki bobot yang lebih tinggi.

## 4.5. Klasifikasi Naive bayes
Pada  tahap  klasifikasi naive  bayes akan mengestimasi  probabilitas  kemunculan  kata-kata spesifik  dalam  setiap  kategori  sentimen  (positif, negatif,  netral).  Estimasi  probabilitas  ini  kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan kategori sentimen  dari  ulasan  pengguna.  Dataset  yang digunakan adalah ulasan pengguna twitter (x) terhadap  piala  dunia  usia  17  di  Indonesia  yang  telah melalui  proses  preprocessing  dan  transformasi. Dataset  ini  telah  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yakni data latih dan data uji.
Tabel 6. Skema Model Data Latih dan Data Uji No Model Data Latih Data Uji 1. Model Pertama 90% 10% 2. Model Kedua 80% 20% 3. Model Ketiga 70% 30% 4. Model Keempat 60% 40% 5. Model Kelima 50% 50%
Pada  tabel  .  diatas  menunjukan  bahwa  ada  5 skema  model  dalam  pembagian  data  latih  dan  uji diantaranya  ada  perbandingan  model  pertama dengaan  90%:10%,  percobaan  kedua  80%:20%, percobaan  ketiga  70%:30%  percobaan  keempat 60%:40%  dan  yang  percobaan  terakhir  50%:50%. Dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  teknik matriks confusion.
Tabel 7. Matriks Confusion
Kelas Prediksi Kelas Negatif Prediksi Kelas Netral Prediksi Kelas Positf Kelas Negatif TN FNt FP Kelas Netral FN TNt FP Kelas Positif FN FNt TP
a) True  Negatif (TN):  Jumlah  instance  yang sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  "Negatif"  dan berhasil diprediksi oleh model sebagai "Negatif."
b) False  Positif (FP):  Jumlah  instance  yang sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  "Negatif"  atau "Netral,"  tetapi  diprediksi  oleh  model  sebagai "Positif."
c) False  Negatif (FN):  Jumlah  instance  yang sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  "Positif"  atau "Netral,"  tetapi  diprediksi  oleh  model  sebagai "Negatif."
d) True  Netral (TNt):  Jumlah  instance  yang sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  "Netral"  dan berhasil diprediksi oleh model sebagai "Netral."
e) True  Positif (TP):  Jumlah  instance  yang sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  "Positif"  dan berhasil diprediksi oleh model sebagai "Positif."
Lalu pada data uji dan testing yang dimplementasika  pada  percobaan  ke  1  menghasilkan confunsion matrik seperti yang disajikan pada gambar 6 berikut.

## Gamber 6. Visualisasi Confusion Matriks
Dengan  menggunakan  pembagian  data  sebesar 90% untuk data latih dan 10% untuk data uji, proses klasifikasi  diimplementasikan  menggunakan  Google Colaboratory  dan  bahasa  pemrograman  Python. Untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi.  Berikut adalah beberapa metrik evaluasi yang digunakan:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑁+𝑇𝑃+𝑇𝑁𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 ∗ 100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 ∗ 100% (2)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝑇𝑃 ∗ 100% (3)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑋 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 100% (4)
Dengan  menggunakan  confusion  matriks  yang telah  dihasilkan,  kita  dapat  menghitung  beberapa
metrik  evaluasi  penting,  termasuk  akurasi,  presisi, recall, dan F1-score.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0 + 83 + 1 1 + 83 + 3 + 1 ∗ 100% = 97%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 83 3 + 83 ∗  100% = 97% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 83
1 + 83 ∗  100% = 98%
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑋 0,96 𝑥 0,98 0,96 +  0,98 ∗ 100% = 2𝑋 0,9408
1,94 ∗ 100%  = 97%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  metrik  evaluasi, dapat  disimpulkan  bahwa  model Naive  Bayes memiliki kinerja yang sangat baik dalam mengklasifikasikan sentimen pada data  uji. Accuracy model  mencapai  97%  dengan  nilai precision 97% recall 98% dan f1-score 97%.

## 4.6. Evaluasi
Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  sejumlah persentase  untuk  setiap  kategori  sentimen,  yakni positif,  negatif,  dan  netral.  Dengan  menggunakan matriks confusion, kita dapat memahami sejauh mana model  dapat  mengklasifikasikan  teks-teks  tersebut dengan benar dan di mana terdapat potensi kesalahan.
Tabel 8. Hasil Akurasi Data No Model Akurasi 1. Model Ke-1 97% 2. Model Ke-2 96% 3. Model Ke-3 96% 4. Model Ke-4 96% 5. Model Ke-5 96%
Pada tabel 8 diatas akurasi yang mempuyai nilai tertinggi  yaitu  pada  percoban  pertama  dengan perbandingan  90  :  10  hasil  jumlah  perhitungan akurasi yang dihasilkan adalah 97%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  analisis  sentimen  pengguna Twitter terhadap  Piala  Dunia  Usia  17  di  Indonesia menggunakan  metode Naive  bayes .  menunjukkan tingkat  akurasi  yang  signifikan,  dengan  hasil  sekitar 97%  pada  data  uji,  termasuk  presisi, recall ,  dan F1- score ,  juga  memberikan  gambaran  positif  terkait kinerja  model  dalam  mengklasifikasikan  sentimen. Dalam konteks analisis sentimen, sekitar 95,74% dari teks yang dianalisis dikategorikan  memiliki  sentimen positif  terkait  Piala  Dunia  Usia  17.  Hal  ini mencerminkan  respons  positif  dari  pengguna Twitter terhadap  acara  tersebut.  Adanya  sentimen  positif sebanyak  ini dapat dijadikan  indikator dukungan  dan minat  positif  terhadap  Piala  Dunia  Usia  17  di kalangan  masyarakat  Indonesia.  Dengan  hasil  ini, dapat disimpulkan bahwa metode Naive bayes efektif dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna Twitter
terhadap  Piala  Dunia  Usia  17.  Hasil  evaluasi  yang baik  menunjukkan  bahwa  model  dapat  digunakan sebagai  alat  untuk  memahami  dan  memantau  opini publik  terkait  acara  olahraga  tersebut  melalui platform Twitter . Hasil dari penelitian ini memberikan beberapa saran untuk penelitian di masa mendatang.  Bisa  mencoba  metode  lain  seperti Support  Vector  Machine  (SVM)  ,  Regresi  Logistik atau  machine  learning  lainya  untuk  melihat  apakah hasilnya  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode Naive  bayes .Diperluas  cakupan  penelitian  ke  media sosial atau platform online lainnya untuk mendapatkan  variasi  data  yang  lebih  besar  dengan mencoba  berbagai  metode  dan  melibatkan  lebih banyak data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Pradiksa  and  D.  A.  Prianto,  “Presepsi Masyarakat  Terhadap  Sepakbola  Indonesia  di Masa Pandemi Covid-19,” J. Prestasi Olahraga , vol.  5,  no.  2,  pp.  53–59,  2022,  [Online]. Available: www.surveiIndonesia.com
[2]  C.  Of,  N.  Bayes,  S.  Vector,  M.  For,  and  A. Twitter ,  “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Dan  Support  Vector  Machine  Untuk Analisis  Sentimen  Pengguna Twitter Mengenai Piala Dunia Fifa 2022,” vol. 13, no. 01, 2023.
[3]  E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.  Manalu, “Volume 1 No 2 Desember 2017 p-ISSN 2088- 3943 e-ISSN 2580-9741 PENERAPAN
ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI BARANG BERDASARKAN
DATA
PERSEDIAAN DAN JUMLAH PEMESANAN PADA  CV.  PAPADAN  MAMA  PASTRIES,”
J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017, [Online]. Available:
https://ezp.lib.unimelb.edu.au/login?url=https://s earch.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db =ffh&AN=2008-10-Aa4022&site=eds- live&scope=site
[4]  R.  Sulastiyono,  A.  Setiawan,  and  S.  Nugroho, “Sentimen  Analisis  Pembatalan  Indonesia Menjadi  Tuan  Rumah  Piala  Dunia  U-20 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 4, no.
4, pp. 1387–1394, 2023, doi:
10.47065/josh.v4i4.3737.
[5]  B.  C.  Nbc,  S.  Mulya,  and  H.  Sujaini,  “Analisis Sentimen  Tren  Olahraga  di  Masa  Pandemi COVID-19  pada Twitter dengan  Metode Naïve,” vol. 8, no. 2, pp. 284–291, 2022.
[6]  M.  Z.  Anbari  and  B.  Sugiantoro,  “Studi Komparasi  Metode  Analisis  Sentimen  Naïve Bayes  ,  SVM  ,  dan  Logistic  Regression  Pada Piala  Dunia  2022,”  vol.  7,  no.  April,  pp.  688– 695, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5383.
[7]  Y.  Wang,  J.  Guo,  C.  Yuan,  and  B.  Li, “Sentiment  Analysis  of Twitter Data,” Appl. Sci. ,  vol.  12,  no.  22,  pp.  1–14,  2022,  doi:
10.3390/app122211775.
[8]  K.  V.  S.  Toy,  Y.  A.  Sari,  and  I.  Cholissodin, “Analisis  Sentimen Twitter menggunakan Metode Naive bayes dengan Relevance Frequency  Feature  Selection  (Studi  Kasus: Opini  Masyarakat  mengenai  Kebijakan  New Normal),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  5,  no.  11,  pp.  5068–5074,  2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[9]  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.
[10]  V. A. and S. S. Sonawane, “Sentiment Analysis of Twitter Data:  A  Survey  of  Techniques,” Int. J.  Comput.  Appl. ,  vol.  139,  no.  11,  pp.  5–15, 2016, doi: 10.5120/ijca2016908625.
[11]  Vynska  Amalia  Permadi,  “Analisis  Sentimen Menggunakan  Algoritma Naive bayes Terhadap
Review    Restoran  di  Singapura,” J.  Buana Inform. , vol. 11, pp. 141–151, 2020.
[12]  L.  H.  Pramono  and  C.  Subiyantoro,  “Pengaruh
Stemming Terhadap Ekstraksi Topik Menggunakan Metode Tf*Idf*Df Pada Aplikasi Pds,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol.
2, no. 1, pp. 15–23, 2017, doi: 10.26798/jiko.2017.v2i1.57.
[13]  R.  Sari  and  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Penerapan Algoritma Naive bayes Untuk Analisis Sentimen Pada  Wisata  TMII  Berbasis  Website,” Indones. J.  Softw.  Eng. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  51–60,  2019, doi: 10.31294/ijse.v5i2.6957.
[14]  B.  Gunawan,  H.  S.  Pratiwi,  and  E.  E.  Pratama, “Sistem  Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive bayes ,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.