## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP BRAND INDOSAT MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Lady Agustin Fitrana 1 , Safitri Linawati 2 , Nuraeni Herlinawati 3 , Rabiatus Sa’adah 4 , Syarah Seimahuria 5 1,2,3,4 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
5 Sains Data, Universitas Nusa Mandiri Jalan Kramat Raya, Jakarta Pusat, Indonesia lady.lag@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Era  digital  saat  ini,  media  sosial  memainkan  peran  penting  sebagai  platform  untuk  berekspresi,    berbagi informasi  dan  berkomunikasi  dengan  orang  lain.  Twitter  merupakan  salah  satu  sosial  media  yang  populer digunakan oleh masyarakat untuk mengeluarkan keluhan. Kelebihan Twitter memungkinkan respons yang cepat dari  pihak  yang  diadukan.  Indosat,  sebagai  perusahaan  penyedia  layanan  telekomunikasi  dan  jaringan, menawarkan opsi prabayar dan pascabayar dengan memiliki hak dagang IM3 Ooredoo. Tujuan penelitian adalah mengidentifikasi persepsi  masyarakat terhadap brand Indosat berupa  komentar positif,  maupun negatif dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC ) sehingga membantu perusahaan mengetahui karakateristik pelanggan,  persepsi  kualitas  operator  Indosat,  serta  tingkat  kepuasan  pelanggan  untuk  meningkatkan  strategi marketing  yang  lebih  baik.  Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  (NBC )  sebagai metode  klasifikasi  dan  metode  CRISP-DM  sebagai  tahapan  penerapan  sebuah  penelitian.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  pengguna  twitter  banyak  memberikan  “sentimen  positif”.  Hasil  pengolahan  100  data tweet’s yang terdiri dari 500 review positif dan 500 review negatif mendapatkan nilai accuracy 83,91%+/-3.86% dan micro average 83.90 %.
Kata kunci :  Sentimen Analisis, Naïve Bayes (NBC),Twitter,Text Mining

## 1. PENDAHULUAN
Indosat,  sebagai  perusahaan  penyedia  layanan telekomunikasi  dan  jaringan,  menawarkan  opsi prabayar  dan  pascabayar  dengan  memiliki  hak dagang  IM3  Ooredoo.  Perusahaan  ini  menyajikan layanan  MIDI  (Multimedia,  Internet  & Data Communication Services )[1]. Dengan jumlah pelanggan  yang  signifikan,  Indosat  berkomitmen untuk  memberikan  layanan  optimal  dan  promosi menarik,  dengan  tujuan  agar  pelanggan  dapat merasakan kinerja terbaik saat menggunakan layanannya.
Era  digital  saat  ini,  media  sosial  memainkan peran  penting  sebagai  platform  untuk  berekspresi, berbagi  informasi  dan  berkomunikasi  dengan  orang lain. Twitter merupakan salah satu sosial media yang populer digunakan oleh masyarakat untuk mengeluarkan keluhan. Kelebihan Twitter memungkinkan  respons  yang  cepat  dari  pihak  yang diadukan.  Dalam  beberapa  kasus,  ketika  seseorang mengalami ketidakpuasan atau masalah dengan suatu layanan  atau  produk,  mereka  mungkin  berharap mendapatkan tanggapan atau solusi secepat mungkin. Twitter  memberikan  platform  yang  lebih real-time daripada  beberapa  media  sosial  lainnya.  Tweet  yang mengandung  keluhan  atau  emosi  kuat  dapat  dengan cepat  menjadi  viral  atau  mendapatkan  perhatian banyak  orang.  Ini  dapat  menciptakan  tekanan tambahan  pada  perusahaan  atau  individu  yang menjadi subjek keluhan untuk segera merespons atau menanggapi situasi tersebut.
Twitter  salah  satu  sosial  media  di  Indonesia menjadi  tumpuan  masyarakat  dalam  menumpahkan opini,  tak  ayal  pengguna  aktif  twitter  pun  sangat banyak.  Bahkan  menurut  Kemenkominfo,  Indonesia menempati  urutan  peringkat  ke  -5  terbesar  di  dunia sebagai  pengguna  aktif  twitter,  bersandingan  dengan negara Amerika, Brazil, Jepang dan Inggris[2]. Akun Indosat  Ooredoo  Care  merupakan  akun  twitter  yang memberikan  informasi serta menampung  dan membalas  cuitan  komentar  dari  pelanggannya. Komentar  pelanggan  dapat  berupa  kritikan,  saran, keluhan  bahkan  makian  dalam  mengekspresikan opininya  terhadap  layanan  yang  diberikan  oleh Indosat.
Analis  dapat  menentukan  sentiment  publik secara  manual  terhadap  layanan  operator  Indosat. Namun,  semakin  meningkatnya  opini  di  Twitter  dan penataan  data,  dibutuhkan  lebih  banyak  waktu  dan upaya  untuk  mengklasifikasikan  polaritas  opini tersebut.  Sehingga  diperlukan  sebuah  metode  untuk mengekstrak  atribut  dalam  dokumen  atau  teks  yeng berisi  anotasi  untuk  menentukan  ekspresi  dan mengkalisifikasikannya sebagai komentar positif atau negatif [3].
Text  Mining adalah  bagian  dari  penambangan data    yang  prosesnya adalah mengekstraksi pengetahuan  dan  informasi  dari  pola-pola  yang  ada dalam kumpulan dokumen teks dengan menggunakan alat  analisis  tertentu. Text  mining juga  dapat digunakan  untuk  beberapa  jenis  kebutuhan,  antara lain  peringkasan,  pencarian  dokumen  teks,  dan analisis  sentimen[4].  Klasifikasi  sentimen  adalah
proses    mengidentifikasi  dan  mengelompokkan sentimen  atau  opini  dalam  teks  ke  dalam  kategori tertentu,  seperti  positif,  negatif,  atau  netral.  Dalam konteks  analisis  sentimen,  klasifikasi  sentimen bertujuan untuk memahami sikap atau perasaan yang terkandung  dalam  suatu  teks,  seperti  ulasan  produk, komentar  di  media  sosial,  atau  artikel  berita. Pendekatan  ini  melibatkan  penggunaan  algoritma mesin  pembelajaran  dan  teknik  pengolahan  bahasa alami  untuk  secara  otomatis  menentukan  kategori sentimen  yang  tepat  berdasarkan  konteks  dan  kata- kata yang digunakan dalam teks tersebut[5].
Analisis  sentimen  adalah  cara  mengumpulkan opini  masyarakat  dengan  menggunakan  jejaring sosial  yang  berisi  layanan  publik  dan  topik  yang sedang  tren.  Analisis  sentimen  mengekstraksi  opini publik  terhadap  topik,  produk,  atau  layanan  tertentu yang  mengandung  teks  tidak  terstruktur.  Tujuan  dari analisis  sentimen  adalah  untuk  mengetahui  apakah pendapat  seseorang  dalam  arti  positif  atau  negatif, yang  kemudian  dapat  digunakan  untuk  mengambil keputusan[6].
Metode Naïve Bayes Classifier (NBC ) merupakan metode statistic sederhana dengan akurasi yang  baik  dan  tingkat  kesalahan  seminim  mungkin. Naïve  Bayes  Classifier  (NBC )  juga  dikenal  sebagai multinomial naïve  bayes ,  yang  artinya  metode klasifikasi  menggunakan  metode  probabilitas  dan statistik. Metode ini merupakan model sederhana dari algoritma Bayesian, cocok untuk klasifikasi teks atau dokumen.  Dalam  pengklasifikasian  menggunakan naïve  bayes ,  nilai  kategori  dokumen  akan  ditentukan berdasarkan  ciri/kata  yang  muncul  pada  dokumen yang akan diklasifikasi[7].
Banyak  penelitian  yang  telah  menerapkan algoritma Naïve  Bayes  Classifier  (NBC ) pada  Text Mining seperti Sentiment Analysis atau pengkategorian.  Pada  penelitian  yang  berjudul Analisis  Sentimen  Terhadap  Operator  Seluler Telkomsel  Menggunakan  Algoritme Naïve  Bayes peneliti  melakukan  klasifikasi  sentiment  untuk mencari preference value . Hasil penelitian menggunakan cross  validation dan  pengukuran akurasi  menggunakan confesion  matrix dengan dilakukan  10  kali  pengujian  menghasilkan  akurasi 85.33%  dan  respon  positif  yang  diperoleh  dari  hasil perhitungan preference values sebesar 37.03%[8]. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Dedi Darwis  tentang  penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes untuk  sentiment  analisis  review  data  twitter  pada BMKG untuk mengklasifikasikan data dari Twitter ke dalam  opini  positif,  netral,  atau  negatif..  Proses melibatkan text mining dan klasifikasi tweet ke dalam tiga  kelas  utama:  positif,  negatif,  dan  netral. Klasifikasi  ini  mempermudah  pengguna  dalam melihat  berbagai  opini  yang  ada.  Hasil  uji  akurasi metode  Naïve  Bayes  menunjukkan  efektivitas  dalam pengklasifikasian  sentiment  [9].  Penelitian  serupa juga  diungkapkan  oleh  Cholid  dan  Debby  dengan menerapkan  metode Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)
dan Support Vector Machine untuk analisis sentiment terhadap  dampak  virus  corona  di  Twitter.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sentiment  yang bernilai  positif,  netral  maupun  negative.  Hasil penelitian  mengumumkan  bahwaa  metode Naïve Bayes  Classifier  (NBC )  mampu  mengklasifikasikan sentiment  dengan  nilai  akurasi  sebesar  81.07%, sedangkan pengujian dengan Support Vector Machine (SVM) memberikan nilai akurasi sebesar 79.96%[10]. Berdasarkan penelitian sebelumnya maka penelitian  ini  untuk  mengetahui  persepsi  masyarakat terhadap  operator  Indosat.  Pada  penelitian  ini bertujuan untuk mengidentifikasi persepsi masyarakat terhadap  brand  Indosat  berupa  komentar  positif, maupun  negatif  dengan  menggunakan  metode Naive Bayes  Classifier sehingga  menghasilkan  opini  yang bersifat  positif  dan  negatif  dengan  memanfaatkan sosial  media  twitter.  Twitter  menjadi    media  sosial yang  memungkinkan  penggunanya  mengungkapkan pendapat  dan  perasaannya  terhadap  berbagai  topik maupun isu. Dengan mengetahui opini atau sentimen oleh pelanggan, dapat membuat perusahaan mengetahui karakateristik pelanggan, persepsi kualitas  operator  Indosat,  serta  tingkat  kepuasan pelanggan  untuk  meningkatkan  strategi  marketing yang lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Text mining
Text  Mining  adalah  proses  mendapatkan pengetahuan  dan  informasi  dari  pola-pola  yang terdapat dalam kumpulan dokumen teks menggunakan  alat  analisis  khusus.  Proses  ini  dapat dimanfaatkan  untuk  berbagai  keperluan,  seperti peringkasan,  pencarian  dokumen  teks,  dan  analisis sentimen[4]. Klasifikasi sentimen adalah proses untuk mengenali dan mengelompokkan sentimen atau opini dalam  teks  ke  dalam  kategori  seperti  positif,  negatif, atau  netral.  Metode  ini  melibatkan  penggunaan algoritma pembelajaran mesin dan teknik pengolahan bahasa  alami  untuk  secara  otomatis  menentukan kategori  sentimen  berdasarkan  konteks  dan  kata-kata yang terdapat dalam teks tersebut [11].

## 2.2. Sentimen Analisis
Menurut  Bing  Liu  sentimen  analisis  melibatkan proses penemuan pola dalam teks yang menunjukkan opini atau sentimen tertentu. Teknik ini menggunakan berbagai metode statistik, linguistik, dan pembelajaran  mesin  untuk  mengkategorikan  teks berdasarkan  sentimen  yang  terkandung  di  dalamnya, seperti positif, negatif, atau netral. Salah satu metode yang  sering  digunakan  dalam  sentimen  analisis adalah Naive  Bayes  Classifier (NBC).  Algoritma  ini bekerja  dengan  menghitung  probabilitas  bahwa sebuah  teks  termasuk  dalam  kategori  sentimen tertentu  berdasarkan  fitur-fitur  yang  ada  dalam  teks tersebut.  NBC  adalah  pilihan  populer  karena kesederhanaannya,  efisiensi  komputasional,  dan
performa yang baik dalam berbagai aplikasi sentimen analisis [12].
2.3. Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) Naive  Bayes adalah  salah  satu  algoritma  yang sering  digunakan  dalam  text  mining.  Algoritma  ini memprediksi  kejadian  masa  depan  berdasarkan  data dari kejadian sebelumnya, yang dikenal dengan nama Teorema  Bayes.  Algoritma Naive  Bayes didasarkan pada  Teorema  Bayes,  yang  menghitung  probabilitas suatu  kejadian  berdasarkan  pengetahuan  sebelumnya tentang  kondisi  terkait. Dalam  text  mining,  Naive Bayes  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  teks  ke dalam  kategori  tertentu  (misalnya,  positif,  negatif, atau  netral).  Proses  klasifikasinya melibatkan langkah-langkah berikut [13]:
 Preprocessing:  Membersihkan  dan  menyiapkan teks,  termasuk  tokenisasi,  penghapusan  stop words, dan stemming.
 Pembobotan Fitur: Menghitung frekuensi kemunculan kata (fitur) dalam teks.
 Pembentukan  Model:  Menggunakan  data  latih untuk  menghitung  probabilitas  masing-masing kategori berdasarkan fitur-fitur yang ada.
 Klasifikasi:  Menggunakan  model  yang  telah dibentuk  untuk  memprediksi  kategori  teks  baru berdasarkan fitur-fiturnya.
Dasar  dari  Naïve  Bayes  yang  dipakai  dalam pemrograman adalah rumus  Bayes,  yaitu  peluang  kejadian  A  sebagai  B ditentukan  dari  peluang  B  saat  A,  peluang  A,  dan peluang B seperti persamaan berikut.
𝑃(𝐴|𝐵) = (P(B|A) x P(A))
P(B) Pada aplikasianya rumus ini berubah menjadi:
𝑃(𝐶𝑖|𝐷) = (P(D|Ci) x P(Ci)) 𝑃(𝐷)

## 2.4. Twitter
Twitter  adalah  media  sosial  sederhana  yang memungkinkan  penggunanya  untuk  mengunggah pesan singkat atau twit dalam berbagai bentuk, seperti teks,  foto,  audio,  video,  dan  sebagainya.  Twitter merupakan  aplikasi  yang  cukup  banyak  digunakan oleh masyarakat Indonesia, khususnya dalam memberikan  pendapat.  Platform  ini  memfasilitasi komunikasi  yang  cepat  dan  mudah,  memungkinkan pengguna  untuk  berbagi  informasi,  mengemukakan pandangan,  serta  berinteraksi  dengan  pengguna lainnya  secara  langsung.  Karena  kesederhanaannya dan  jangkauan  luasnya,  Twitter  menjadi  alat  yang efektif untuk menyampaikan kritik, saran, serta opini secara real-time [14].

## 2.5. CRISP-DM
Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining (CRISP-DM) adalah model proses independen  industri  yang  sering  digunakan  untuk keperluan  data  mining.  Metode  ini  terdiri  dari  enam fase  berulang,  yaitu Business  Understanding,  Data
Understanding, Data Preparation, Modeling,
Evaluation , dan Deployment [15].
Dalam  siklus  pengembangannya,  CRISP-DM dianggap sebagai metodologi data mining yang paling lengkap  untuk  memenuhi  kebutuhan  proyek  industri, dan  telah  menjadi  yang  paling  luas  penggunaannya dalam  proyek  analitik,  data  mining,  serta data science .  Tahapan  penelitian  menggunakan  CRISP- DM  mencerminkan  aliran  proses  dalam  model  ini, yang umum digunakan untuk data mining. Setiap fase memiliki  tugas  dan  fungsi  masing-masing.  Panah pada  diagram  menunjukkan  keterkaitan  antar  fase, namun  urutannya  bisa  fleksibel  dan  bergantung  pada hasil  di  setiap  fase.  Lingkaran  luar  dari  setiap  fase melambangkan  siklus  data  mining  itu  sendiri.  Model CRISP-DM  juga  bertujuan  untuk  membuat  proyek penambangan data  menjadi lebih  murah, lebih andal, lebih  dapat  diulang,  lebih  mudah  dikelola,  dan  lebih cepat [16].
Penelitian  ini  juga  menggunakan  metodologi CRISP-DM  (Cross-Industry  Standard  Process  for Data  Mining)  yang  terdiri  dari  enam  tahap,  yaitu Business  Understanding,  Data  Understanding,  Data Preparation, Modelling, Evaluation, dan Deployment. Metodologi  ini  sering  digunakan  pada  text  mining dan  memiliki  tahapan  yang  jelas  untuk  penerapan penelitian data mining [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Objek  pada  penelitian  ini  merupakan  operator Indosat  yang  saat  ini  banyak  memiliki  pelanggan  di seluruh Indonesia. Data dari penelitian ini merupakan data kualitatif deskriptif, yakni penelitian berdasarkan pengumpulan  fakta  atau  data  berdasarkan  kalimat atau  tutur  kata  yang  mengandung  tweet  @indosat. Tweet  @indosat  inilah  yang  dikumpulkan  sebagai sumber  data  langsung  yang  terdapat  pada  twitter berupa komentar positif ataupun negatif.
Data  yang  didapatkan  dari  tweet  pengguna Twitter  melalui  proses  crawling  dari  Twitter  API. Dataset  berjumlah  1000  data  yang  terdiri  dari  label positif  dan  negatif.  Penelitian  ini  menggunakan Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  (NBC )    sebagai metode  klasifikasi  dan  metode  CRISP-DM  ( Cross- Industry  Standart  Process  for  Data  Mining) sebagai tahapan penerapan sebuah penelitian.
Gambar 1. Model CRISP-DM
Metode  CRISP-DM  pada  umunya  sering digunakan  pada  text  mining,  metode  ini  memiliki  6 tahapan, yakni [17]: a. Business Understanding
Tahap  ini  memahami  bagaimana  mendapatkan dan membangun data agar mencapai tujuan bisnis. Perspektif bisnis yang dibangun kemudian diubah menjadi  pengetahuan data  mining dengan mengumpulkan  data  penelitian  sebagai  langkah awal,  kemudian  menentukan  kapan  waktu penelitian  yang  tepat,  serta  membuktikan  hasil yang diambil sesuai dengan tujuan penelitian.
b. Data Understanding
Tahapan  ini  merupakan  proses  mengidentifikasi atau  memahami  data  yang  akan  diuji  dalam penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  data  yang diperoleh  merupakan  sekumpulan  data  twitt  dan komentar dari pengguna akun twitter dengan kata kunci #Indosat.
c. Data Preparation
Setelah  data  melewati  tahap  data  understanding, selanjutnya  adakn  dilakukan  proses  preparasi yang  terdiri  dari  beberapa  langkah,  diantaranya adalah tokenize, filter tokens (by length), stopword removal, transform case, dan stemming . d. Modelling
Tahapan  ini  adalah  menentukan  algoritma  mana yang  akan  diterapkan  dalam  melakukan  analisis data.
e. Evaluation
Tahap  evaluasi  merupakan  penilaian  apakah model  yang  sudah  dibuat  berdasarkan  algoritma yang  telah  ditentukan  menghasilkan  sesuai harapan. f. Deployment Tahap ini adalah tahap pembuatan atau pembangunan  aplikasi  sesuai  dengan  model  dan data  yang  dihasilkan  tahapan  sebelumnya. Sehingga  tahap  ini  merupakan  tahapan  akhir  dari metode CRISP-DM.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  dilakukan  pada  sentiment analisis  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes Classifier  (NBC )    menggunakan  aplikasi  Rapidminer Studio versi 9.6.
Dalam  penelitian  ini  hal  pertama  yang  penulis lakukan  adalah  menentukan  topik  yang  dicari  dalam media Twitter dengan kata kunci ‘indosat’ ,kemudian menghubungkan  API  Twitter  agar  mendapatkan akses  token  untuk crawling  data dalam RapidMiner . Melakukan pelabelan sentiment dengan label Positive atau Negative sebagai  tolak  ukur  perbandingan penilaian. Perancangan untuk pemilihan text preprocessing  dengan Transforms  Case,  Tokenize, Filter  Stopwords, dan Filter  Tokens .  Kemudian dilanjutkan dengan pengujian sentiment menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier
untuk  mendapatkan  hasil  sentiment  mesin  dengan pelabelan positive dan negative .
Gambar 2. Kerangka Penelitian

## 4.1. Pengambilan Data
Pengambilan  data  penelitian  ini  menggunakan rapid  miner  yang  sangat  membantu  peneliti  untuk mendapatkan dari twitter.
Gambar 3. Proses Crawling Data
Alur  proses crawling  data atau  permulaan mencari  data  memiliki  tiga  tahapan  proses,  yakni proses  pertama  adalah  search  twitter  dimana pencarian tweet’s atau cuitan yang mengandung kata ‘indosat’ di Twitter untuk dijadikan dataset sentiment analisis.  Proses  kedua  merupakan select  attributes yang  merupakan  pemilihan  dan  menghapus  atribut yang tidak  diperlukan. Sedangkan proses ketiga write excel dimana dataset yang telah dikumpulkan diubah menjadi file microsoft excel.
Tabel 1. Alur Proses Crawling Data No. Proses Keterangan 1 Search Twitter Pencarian tweet’s kata ‘indosat’ di Twitter 2 Select Attributes Pemilihan dan menghapus atribut 3 Write Excel Dataset diubah menjadi file Ms.Excel
4.2. Data Preparation
Setelah  pengumpulan  data,  data  yang  telah didapatkan  pada  twitter  tidak  dapat  diolah  secara langsung  karena  memiliki  karakteristik  yang  tidak terstruktur  dan  masih  banyak  memuat noise ,  maka diperlukan text  mining untuk  mengolahnya.  Teks mining  merupakan  proses  ekstraksi  pola  (informasi dan  pengetahuan  yang  berguna)  dari  sejumlah  data tak  terstruktur  yang  nantinya  akan  diperoleh  pola- pola  data,  tren  dan  ekstraksi  pengetahuan  yang potensial dari data teks. Sehingga dilanjutkan tahapan data  preparation yang  dibagi  menjadi  beberapa langkah:

## 4.2.1. Anotation Removal
Langkah  ini  berguna  untuk  menghilangkan tanda anotatiton yang terdapat dalam text. Perbedaan proses  sebelum  dan  sesudah annotation  removal dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Hasil Anotation Removal
Teks Anotation Removal indosat jelek banget buat main twitter ganti smartfren lagi ajalah war kalian @smartfrenworld @IndosatCare indosat jelek banget buat main twitter ganti smartfren lagi ajalah war kalian

## 4.2.2. Removal URL
Removal  URL merupakan  langkah  untuk menghilangkan URL yang terdapat pada text.
Tabel 3. Hasil Removal URL Teks Removal URL assalamu'alaikum warahmatullaahi wabarakatuh...
min @IndosatCare kok
sintalnya dr pagi H+ terus yah? udh restart tp masih gitu saya sudah cek melalui juga https://bit.ly/twim3wa assalamu'alaikum warahmatullaahi wabarakatuh... min @indosatcare kok sintalnya dr pagi h+ terus yah? udh restart tp masih
gitu saya sudah cek melalui juga

## 4.2.3. Tokenize
Langkah  ini  merupakan  pemisahan  kata-kata dari  setiap  kalimat  yang  akan  diproses.  Sehingga kata-kata  yang  telah  diproses  dapat  dilanjutkan  ke langkah berikutnya.
Tabel 4. Hasil Tokenize Teks Tokenize Yg ter--menyebalkan dari susahnya sinyal indosat, hanya chat wa yg bisa dipake jadi emosi doang w gabisa ngerjain yg lain. Migren huy!! Yg ter--menyebalkan dari susahnya sinyal indosat hanya chat wa yg bisa dipake jadi emosi doang w gabisa ngerjain yg lain
Migren huy

## 4.2.4. Transformation Not (Negative)
Tahapan  ini  akan  menggabungkan  dua  kata yang  berisi  kata  negatif.  Dengan  asumbi  bahwa  kata tersebut  tidak  ada,  jika  setelah  di tokenize kata
tersebut akan dipisahkan dan memiliki makna sendiri. Sehingga untuk menghindari hal itu, dilakukan proses transformation not (negative).
Tabel 5. Hasil Tranformation Not (Negative)
Teks Tranformation Not (Negative) Loh gmn se, yg sy laporkan ini keseluruhan ya. Bukan krn nomor sy saja krn semua keluarga sy
pakai indosat. Mohon perhatiannya ya, krn 3 tahun ini sinyal disini benar- benar buruk. loh gmn se, yg sy laporkan ini keseluruhan ya. bukan_krn nomor sy saja krn semua keluarga sy pakai indosat. mohon perhatiannya ya, krn 3 tahun ini sinyal disini benar- benar buruk.

## 4.2.5. Stemming
Proses stemming merupakah  pengubahan seluruh kata yang terdapat dalam dataset menjadi kata dasar.  Sehingga  dapat  dilanjutkan  dengan  proses algoritma klasifikasi.
Tabel 6. Hasil Stemming Teks Stemming Dear @IndosatCare ini kenapa pulsa reguler tetiba kepotong sekian belas ribu? Padahal tidak digunakan telepon/sms,
langganan RBT, dan paket internetpun masih ada. dear @indosatcare ini kenapa pulsa reguler tiba potong kian belas ribu?
padahal tidak guna telepon/sms, langgan rbt, dan paket internet masih ada.

## 4.2.6. Stop Word Removal
Tahapan  ini  adalah  tahap  akhir  dari  proses data preparation . Proses ini merupakah penghapusan kata-kata  yang  tidak  memiliki  makna  atau  biasanya berguna  sebagai  kata  sambung  ataupun  kata keterangan.
Tabel 7. Hasil Stop Word Removal
Teks Stop Word Removal dear @indosatcare ini kenapa pulsa reguler tiba potong kian belas ribu? padahal tidak guna telepon/sms, langgan rbt, dan paket internet masih ada. @indosatcare pulsa reguler potong kian belas ribu? telepon/sms, langgan rbt, paket internet ada.

## 4.2. Modelling
Penelitian ini menggunakan software rapidminer,  sehingga  pemodelan  dari  keseluruhan penggunaan  operator  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  telah dilakukan  pada  gambar  4,  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1. Pelabelan Sentimen Penulis  menggunakan  dua  pelabelan,  label positive mengandung unsur kata kepuasan/kebanggan sedangkan  label  negative  mengandung  unsur  kata kekecewaan ataupun makian.
Gambar 4. Proses Analisis Sentiment
Tabel 8. Data Classification Positive No Tweet Label 1 @IndosatOoredoo Indosat emang hemat pril...sinyal juga lumayan Positive 2 yaudah, kalo gitu better indosat. kalo xl kuotanya suka bohong ?? Positive Tabel 9. Data Classification Positive No Tweet Label 1 Indosat kenapa nihhhh, tidak ada sinyal @IndosatCare Negative 2 indosat jelek banget buat main twitter ganti smartfren lagi ajalah war kalian @smartfrenworld @IndosatCare Negative
2. Filtering
Hasil dari penelitian menggunakan Text Processing yang  terdiri  dari Tokenize,  Transform Cases, dan Stopwords .
Tabel 10. Hasil dari text processing Text Review Tokenize Transform Cases Stopwords Yg ter-- menyebalkan dari susahnya sinyal indosat, hanya chat wa yg bisa dipake jadi emosi doang w gabisa ngerjain yg lain. Migren huy!! Yg ter-- menyebalkan dari susahnya sinyal indosat hanya chat wa yg bisa dipake jadi emosi doang w gabisa ngerjain yg lain Migren huy Yang paling menyebalkan dari susahnya sinyal indosat hanya bisa chat sehingga membuat emosi tidak bisa mengerjakan yang lain sinyal indosat hanya bisa chat
Pada  tabel  diatas, Text  processing dari text review yang  berlabel  negatif  akan  berubah  menjadi bersifat  positif.  Pada text  review melalui  tokenize keseluruhan tanda baca seperti koma, titik, tanda seru akan  dihilangkan,  kemudian  pada transform  cases seluruh  text  review  yang  menggunakan  huruf  besar
akan diubah menjadi huruf kecil dan pada stopwords kata yang bernilai negatif akan dihilangkan.
Pengujian  penelitian  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier  (NBC )  mendapatkan  hasil sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil akurasi True Positif true negative class precision pred.positive 898 68 92,96% pred.negative 134 155 59,63% class recall 87,02% 69,51% 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pengujian menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier  (NBC )  dalam  sentiment  analisis  persepsi masyarakat  terhadap  brand  indosat  di  Twitter menunjukkan  bahwa  pengguna  twitter  banyak memberikan  “sentimen  positif”.  Hasil  pengolahan 100  data  tweet’s  yang  terdiri  dari  500  review  positf dan  500  review  negatif  mendapatkan  nilai accuracy accuracy 83,91%+/-3.86%  dan micro  average 83.90 %.  Pada  penelitian  selanjutnya  peneliti  dapat mencoba  menggunakan beberap algoritma  klasifikasi untuk membandingkan berapa akurasi dan keakuratan  dalam  dataset  yang  sama  dengan menerapkan algoritma Neural Network, Naive Bayes, Decision Tree, K-NN dan Logistic Regresion . .
DAFTAR PUSTAKA [1]  “PT Indosat Tbk.” https://id.wikipedia.org/wiki/Indosat. [2]  Kominfo,  “Pengguna  Internet  di  Indonesia  63 Juta Orang,” Kominfo .
https://www.kominfo.go.id/index.php/content/d etail/3415/Kominfo+%3A+Pengguna+internet+ di+Indonesia+63+Juta+Orang/0/berita_satker.
[3]  A. Kumar dan A. Jaiswal, “Systematic literature review  of  sentiment  analysis  on  Twitter  using soft  computing  techniques,” Concurr.  Comput. Pract. Exp. , vol. 32, no. 1, hal. 1–29, 2020, doi: 10.1002/cpe.5107.
[4]  A. Muzaki dan A. Witanti, “Sentiment Analysis of  the  Community  in  the  Twitter  To  the  2020 Election  in  Pandemic  Covid-19  By  Method Naive Bayes Classifier,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, hal. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[5]  I.  E.  Syahputra,  T.  Tulus,  dan  S.  Efendi, “Indonesian  Text  Dataset  for  Determining Sentiment Classification Using Mechine Learning Approach,” J. Informatics
Telecommun.  Eng. ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  192–201, 2020, doi: 10.31289/jite.v3i2.3153.
[6]  A. Dwiki et al. , “Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  Dengan Algoritma  KNN,”  vol.  8,  no.  2,  hal.  636–646, 2021.
[7]  A.  D.  Wibisono,  S.  Dadi  Rizkiono,  dan  A. Wantoro,  “Filtering  Spam  Email  Menggunakan
Metode  Naive  Bayes,” TELEFORTECH    J. Telemat.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  2020,  doi: 10.33365/tft.v1i1.685.
[8]  C. Naya dan Eriswandi, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP OPERATOR
SELULER  TELKOMSEL  MENGGUNAKAN ALGORITMA  NAÏVE  BAYES,” Sigma  J. Teknol.  Pelita  Bangsa ,  vol.  11,  no.  2,  hal.  75– 82, 2020.
[9]  Dedi  Darwis,  Nery  Siskawati,  dan  Zaenal Abidin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes untuk  Analisis  Sentimen    Review  Data  Twitter BMKG  Nasional,” J.  TEKNO  KOMPAK ,  vol. 15, no. 1, hal. 131–145, 2020.
[10]  C.  F.  Hasri  dan  D.  Alita,  “Penerapan  Metode Naive  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector Machine  Pada  Analisis  Sentimen  Terhadap Dampak  Virus  Corona  Di  Twitter,” J.  Inform. dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  3,  no.  2, hal.
145–160,
2022, doi:
10.33365/jatika.v3i2.2026.
[11]  F.  Fathonah  dan  A.  Herliana,  “Penerapan  Text Mining  Analisis  Sentimen  Mengenai  Vaksin Covid  -  19  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” J.  Sains  dan  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  hal. 155–164, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.331.
[12]  N.  S.  Marga,  “Sentimen  Analisis  Tentang Kebijakan  Pemerintah  Terhadap  Kasus  Corona Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inform. dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  2,  no.  4,
hal. 453–463, 2022, doi:
10.33365/jatika.v2i4.1602.
[13]  D.  Duei  Putri,  G.  F.  Nama,  dan  W.  E. Sulistiono,  “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode  Naive  Bayes Classifier,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro  Terap. ,  vol.  10,  no.
1, hal. 34–40,
2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[14]  Alfandi  Safira  dan  F.  N.  Hasan,  “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Paylater Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” Zo.  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  hal.  59–70,  2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
[15]  D.  Kurniawan  dan  M.  Yasir,  “Optimization Sentimen Analysis using CRISP-DM and Naive Bayes Methods Implemented on Social Media,” Cybersp. J. Pendidik. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, hal. 74, 2022, doi: 10.22373/cj.v6i2.12793.
[16]  R. KURNIAWAN dan A. APRILIANI, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Virus Corona Berdasarkan Opini Dari Twitter Berbasis  Web  Scraper,” Jurnal  INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) , vol. 5, no. 1. hal. 67, 2020, doi: 10.24252/instek.v5i1.13686.
[17]  A. Azevedo dan M. F. Santos, “KDD , SEMMA AND CRISP-DM : A PARALLEL OVERVIEW Ana  Azevedo  and  M  .  F  .  Santos,” IADIS  Eur. Conf.  Data  Min. ,  hal.  182–185,  2019, [Daring]. Tersedia pada: http://recipp.ipp.pt/handle/10400.22/136%0Ahtt p://recipp.ipp.pt/bitstream/10400.22/136/3/KDD -CRISP-SEMMA.pdf.