## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK ANALISIS SENTIMEN YOUTUBE MENGENAI INTENSIF MOBIL LISTRIK
Caswadi 1 , Nisa Dienwati 2 , Gifthera Dwilestari 3 , Fathurrohman 4 , Edi Tohidi 5
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
4 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
5 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat caswadip@gmail.com

## ABSTRAK
Dampak  pemanasan  global  terhadap  perubahan  iklim  telah  menarik  perhatian  dari  berbagai  pihak.  27% dari  polusi  udara  disebabkan  oleh  transportasi.  Di  berbagai  negara,  pemerintah  telah  menerapkan  langkah- langkah untuk mengurangi polusi udara dengan mendorong masyarakat untuk beralih menggunakan kendaraan listrik.  Namun  keberhasilan  pemerintah  untuk  mengkampanyekan  teknologi  mobil  listrik  tergantung  pada sentimen  dan  pemahaman  masyarakat.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisa  sentimen  publik.  Dataset digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  1517  data  komentar  di  laman youtube mengenai  intensif  mobil  listrik. Berdasarkan  analisis,  sebagian  besar  komentar youtube memiliki  sentimen  negatif  (57,4%),  sementara  jumlah komentar  yang  positif  (33,3%)  dan  netral  (9,3%).  Penelitian  ini  menerapkan  metode Naïve  Bayes dan K- Neareast  Neighbor .  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  metode K-Nearest  Neighbor memberikan  hasil klasifikasi yang lebih baik dengan Accuracy sebesar 93,23%, precision 93,91% dan recall 91,56%. Sedangkan Naïve Bayes memperoleh hasil Accuracy 86,95%, precision 80,51%, dan recall 91,23%.
Kata kunci: Mobil Listrik, Klasifikasi, Analisis Sentimen, Youtube.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  upaya  untuk  mengurangi  emisi  gas  di negara-negara  anggota  G20,  dengan  mengacu  pada target Nasional  Determined  Contribution (NDC) . Climate  Transparency ,  pada  laporan  tahunan  G20 mengenai  transparansi  iklim  2022  [1]  Berdasarkan data  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  transportasi merupakan penyumbang sebanyak 27 persen terhadap polusi  udara  dunia.  Kontributor  utama  yang signifikan terhadap pencemaran udara adalah transportasi  yang  menggunakan  bahan  bakar  fosil, termasuk  penggunaan  alat  berat.  Sarana  yang  dapat diadopsi  guna  mengurangi  dan  meredam  emisi  gas melibatkan  implementasi  kendaraan  listrik (electric vehicle) ,  suatu  pendekatan  yang  telah  diupayakan secara  intensif  oleh  beberapa  negara  belakangan  ini. Pemerintah Indonesia  mengimplementasikan regulasi terkait  penggunaan  kendaraan  listrik  dalam  konteks transportasi jalan, yang mencakup kendaraan berbaterai.  Langkah  ini  dianggap  sebagai  bukti konkret dari komitmen pemerintah untuk meningkatkan  upaya  dalam  menekan  emisi  gas  dan mengatasi dampak perubahan iklim.
Pertama  kali,  mobil  listrik  diproduksi  secara massal dan komersial oleh General Motors dirancang untuk digunakan pada durasi waktu yang terbatas dan menempuh jarak yang relatif pendek bila dibandingkan  dengan  kendaraan  konvensional  [2]. Tidak  hanya  terkait  dengan  aspek  teknis,  tetapi  juga perlu  memperhatikan  persepsi  sosial  dalam  rangka meningkatkan  distribusi  komersial  kendaraan  listrik. Faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  adopsi  mobil listrik  di  Indonesia  mencakup  persepsi  masyarakat
terhadap  kendaraan  listrik.  Adanya  korelasi  positif, antara  perasaan  positif  saat  mengendarai  kendaraan listrik  dan  niat  konsumen.  Sementara  di  sisi  lain, beberapa konsumen melaporkan pengalaman perasaan  negatif  seperti  “merasa  lebih  boros” setelah menggunakan kendaraan listrik [3].
Berdasarkan  penelitian  yang  pernah  dilakukan oleh  Riyadi  dkk  dengan  topik  analisa  pengukuran sentimen twitter mengenai teknologi kendaraan listrik diketahui  metode Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbor dan Decision  Tree menghasilkan  tingkat Accuracy 94% dengan respon positif 53%, negatif sebesar 38% dan  nilai  respon  netral  9%,  yang  artinya  kendaraan mobil  listrik  di  Indonesia  tetap  dapat  diterima  oleh masyarakat[3].  Penelitian  terkait  lainnya  yaitu Mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes , Support  Vector  Machine ,  dan K-Nearest  Neighbor untuk  menganalisis  sentimen  aplikasi  Halodoc  [4]. Data  yang  diambil  menggunakan scraping pada Google  Play  Store, data  yang  berhasil  terkumpul adalah  500  data  dengan  ulasan  positif  dan  500  data dengan  ulasan  negatif.  Hasil  penelitian  menunjukan algoritma K-Nearest  Neighbor adalah  algoritma terbaik  dalam  penelitian  tersebut  dengan  tingkat accuracy 95.0%.
Penelitian  ini  berfokus  pada  analisis  sentimen terhadap  data  komentar youtube menggunakan algoritma Naïve  Bayes dan K-Nearest  Neighbor . Metode  penelitian  ini  akan  mencakup  pengumpulan data  komentar youtube yang  relevan  dengan  topik, preprocessing data untuk membersihkan dan mempersiapkan  teks,  ekstraksi  fitur  dari  teks,  dan penggunaan  algoritme Naïve  Bayes dan K-Nearest
Neighbor untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen.
Algoritma Naïve
Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan  teks  menjadi  kategori  sentimen berdasarkan probabilitas, sementara K-Nearest Neighbor digunakan untuk mengelompokkan komentar  youtube ke  dalam  klaster  berdasarkan kesamaan mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Text Mining
Text  mining adalah  suatu  proses  ekstraksi  pola- pola  yang  signifikan  dan  menarik  dari  data  tekstual sumber dengan tujuan untuk mengeksplorasi pengetahuan. Text  mining merupakan  bidang  multi- disiplin  yang  mendasarkan  diri  pada  pengambilan informasi,  penambangan  data,  pembelajaran  mesin, statistik,  dan  linguistik  komputasi. Text  mining juga dapat  dipahami  sebagai  upaya  pencarian  data  teks yang  melibatkan  keinginan  untuk  menemukan pengetahuan  yang  sebelumnya  belum  teridentifikasi. Proses  ini  merupakan  elemen  esensial  dari  pencarian data  teks  yang  bertujuan  untuk  memperoleh pemahaman,  mengidentifikasi  pola  praktis  dan merumuskan  pengetahuan  dari  kumpulan  data  teks atau  corpus  masif  (kumpulan  teks  yang  menangkap penggunaan  bahasa  dalam  bentuk  tertulis  atau  lisan secara utuh dan padat) yang  bersifat tidak terstruktur [6].

## 2.2. Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan salah satu metode yang dapat  diterapkan  untuk  menganalisis  sentimen,  dan secara  teoritis,  metode  ini  menunjukkan  konsistensi data dan ketepatan perhitungan klasifikasi. Penggunaan Naive  Bayes umumnya  terfokus  pada teknik  klasifikasi,  terutama  dalam  konteks  laman seperti twitter . Ciri khas dari klasifikasi Naïve Bayes terletak  pada  kemampuannya  untuk  menghasilkan hipotesis  yang  kuat  terkait  suatu  kondisi  atau kejadian.  Perhitungan  probabilitas  kelompok  dalam metode Naïve  Bayes mengacu  pada  pendekatan algoritma Bayesian yang  menggunakan  persamaan sebagai dasarnya [7].
2.3. K-Nearest Neighbor K-Nearest Neighbor adalah algoritma pembelajaran  mesin  terawasi  yang  sebagian  besar digunakan  untuk  tujuan  klasifikasi.  Umumnya algoritma K-NN mampu  mengklasifikasikan  dataset menggunakan  model  pelatihan  yang  mirip  dengan kueri pengujian dengan mempertimbangkan K-Nerest data  pelatihan  terdekat (Neighbor) yang  paling  dekat dengan  kueri  yang  diuji.  algoritma K-NN merupakan salah  satu  bentuk  yang  paling  sederhana  dan  banyak digunakan  dalam  tugas-tugas  klasifikasi  karena memiliki  desain  yang  sangat  adaptif  dan  mudah dipahami [8].
2.4. Knowledge Discovery in Database (KDD) KDD  merupakan  kegiatan  interdisiplin  yang merujuk pada metodologi untuk memperoleh pengetahuan  dari  data  [9].  Penambangan  data  dan KDD  sering  digunakan  secara  bergantian  untuk menggambarkan proses penggalian informasi tersembunyi dalam database yang luas [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode penelitian eksperimen kuantitatif. Metode eksperimen adalah  metode  penelitian  ilmiah  yang  dilakukan dengan merancang situasi atau kondisi tertentu untuk mengukur  pengaruh  variabel  tertentu  terhadap variabel  lain.  Dalam  metode  penelitian  eksperimen dapat menguji sebab akibat secara langsung dan dapat mengontrol  variabel  yang  mempengaruhi  hasil penelitian.  Dapat  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor .
Gambar 1. Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Penelitian 4.1.1. Data Selection
Dataset  pada  penelitian  ini  didapat  dari website Kaggle.com dengan  operator  search twitter dan  kata  kunci  Ananlisis  Sentimen  Mobil  Listrik. Pengambilan  data  ini  dilakukan  pada  1  Desember 2023.  Data  yang  didapat  sebanyak  1517  data tweets . Bentuk dataset dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 2. Dataset

## 4.1.2. Preprocessing
Untuk  meminimalisir  adanya missing  value atau nilai kosong dan data yang tidak konsisten. Pada tahap  ini  data  yang  sudah  siap  diolah  akan dihilangkan  tanda  baca, URL dan noisy .  Berikut tahapan-tahapan preprocessing yaitu  menggunakan operator sebagai berikut :
Gambar 3. Proses Preprocessing
Adapun  penjelasan  dari  masing-masing  operator yaitu:
1. Read Excel Operator Read Excel digunakan untuk membuka dan membaca dataset dalam bentuk file excel
2. Selection Atribut Operator  selection  berfungsi  untuk  menyeleksi atribut yang akan digunakan dan menghilangkan atribut lain yang tidak digunakan
3. Set Role Operator Set  Role digunakan  untuk  memilih kolom atribut yang akan digunakan sebagai data label
4. Remove Duplicates Operator  ini  digunakan  untuk  menghilangkan atau menghapus data yang dinilai memiliki nilai yang sama
5. Filter Example Operator  ini  digunakan  untuk  menghilangkan atau menghapus data yang mengandung missing value atau data yang tidak memiliki nilai.
6. Trim
Operator  ini  digunakan  untuk  menghilangkan spasi  awal  dan  akhir  dari  nilai  atribut  nominal yang  dipilih  dan  menghilangkan  atribut  lain yang tidak digunakan.
Berikut hasil dari preprocessing data pada gambar
Gambar 3. Hasil Preprocessing

## 4.1.3. Data Transformation
Gambar 4. Operator Nominal to Text
Proses  selanjutnya  adalah  transformasi  data. Operator Nominal  to  text untuk  menyesuaikan  jenis data yang akan digunakan yaitu atribut text.
Gambar 5. Operator Process Documents from Data
Operator Process  Documents  from  Data membutuhkan  atribut  text  dapat  dilihat  pada  gambar 5  untuk  memproses  semua  data  menjadi  satu dokumen.  Terdapat  beberapa  operator  didalamnya yaitu :

## 1. Tokenize
Operator ini digunakan untuk proses pemecahan teks  menjadi  bagian  kecil  yang  disebut  token sehingga dapat dianalisa.
2. Stopword Penggunaan stopword merupakan suatu langkah dalam  mengeliminasi  kata-kata  yang  tidak relevan dengan topik dokumen, bertujuan untuk meningkatkan accuracy dalam proses pengklasifikasian. Stopword ini  berfungsi untuk menghapus  kata-kata  yang  tidak  memiliki makna  signifikan  ketika  digunakan  secara mandiri.
3. Filter Token by Length
Adalah proses menghapus kata tidak mengandung  makna.  Menggunakan  parameter paling  sedikit  4  huruf  dan  paling  banyak  25 (default)
4. Stem (Dictonary) Operator  terakhir  pada  proses  documents  from data  ini  digunakan  untuk  memproses  pemetaan kata dari bentuk kata menjadi bentuk kata dasar.
Proses  selanjutnya  adalah  pembobotan  kata. Pada  proses  ini  menggunakan  metode TF-IDF dimana setiap frekuensi kata akan dihitung kemunculannya pada data komentar youtube . Metode Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF- IDF) adalah  suatu  teknik  transformasi  yang mengukur  signifikansi  kata  dalam  dokumen  dengan memberikan  nilai  bobot  pada  masing-masing  kata. Contoh kata “ handphone ” dengan nilai 0 artinya kata tersebut  tidak  muncul  pada  dokumen  pertama sedangkan  kata  “harga”  bernilai  0.094  berarti  kata tersebut muncul pada dokumen pertama dan dokumen lainnya.
Gambar 6. Hasil Proses Pembobotan Kata TF-IDF
Berikut  dokumen  yang  akan  digunakan  dalam perhitungan dengan metode TF-IDF.

## Tabel 1. Dokumen yang digunakan dalam perhitungan
TF-IDF Dokumen Teks Dokumen 1 (D1) Saran sih bikin ionic sama kaya brio insya alloh laris manis Dokumen 2 (D1) Problem kualitas diturunin harga dinaikin usaha gitu cari cuan subsidi
sebab inflasi paling gede
Perhitungan  TF  dilakukan  pada  2  sampel dokumen.  Kata  yang  muncul  diberi  nilai  1  dan  jika kata  tidak  muncul  diberi  nilai  0.  Berikut  hasil perhitungan TF (Term  Frequency) dapat  dilihat  pada tabel berikut.
Tabel 2. Hasil Perhitungan TF Tokenize TF D1 D2 D3 D4 saran 1 0 0 0 ionic 1 0 0 0 kaya 1 0 0 0 brio 1 0 0 0 insya 1 0 0 0 alloh 1 0 0 0 laris 1 0 0 0 manis 1 0 0 0 problem 0 1 0 0 subsidi 0 1 0 0 kualitas 0 1 2 1 turun 0 1 0 0 harga 0 1 0 1 naik 0 1 0 0 usaha 0 1 0 0 cuan 0 1 0 0 inflasi 0 1 0 0 gede 0 1 0 0
Kemudian  dari  hasil  perhitungan  TF  (Term Frequency). Selanjutnya menghitung jumlah
dokumen IDF, IDF iaah hasil inverse dari DF Tabel 3. Hasil Perhitungan IDF DF D/Df IDF (LogD/Df) 1 4 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6
DF D/Df IDF (LogD/Df) 1 4 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6 3 1,33 0,6 1 4 0,6 2 2 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6 1 4 0,6
Berikut  dapat  dihitung  hasil  TF-IDF  dengan mengalikan  hasil TF dan IDF. Hasilnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. Hasil Perhitungan TF-IDF W D1 D2 D3 D4 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,12 0,24 0,12 0 0 0 0,6 0 0,3 0 0,3 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0 0 0,6 0 0

## 4.1.4. Data Mining
Data mining adalah proses mengekstraksi pola atau  pengetahuan  yang  berharga  dari  sekumpulan data  besar.  Penelitian  ini  membagi  data  training sebanyak  0.8  dan  data  testing  sebanyak  0.2  pada parameter  operator Split  Data. Kemudian  operator Multiply digunakan untuk membuat salinan objek.
Gambar 7. Proses Data Mining
1. Naïve Bayes
Gambar 8. Hasil Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil  Performance Naïve  Bayes mengenai  analisis  sentimen  pada  komentar  tentang intensif  mobil  listrik  di  laman  youtube  diperoleh tingkat accuracy sebesar  86,95%,  dengan  nilai precission untuk  kategori  positif  sebesar  82,14%, untuk  kategori  negatif  100,00%  dan  untuk  kategori netral  sebesar  59,38%.  Lalu  nilai recall untuk kategori  positif  sebesar  91,54%,  untuk  kategori negatif 82,16% dan kategori netral sebesar 100,00%. 2. K-Nearest Neighbor
Gambar 9. Hasil K-Nearest Neighbor
Berdasarkan hasil performance mengenai analisis  sentimen  pada  komentar  tentang  intensif mobil  listrik  di  laman youtube menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor diperoleh  hasil tingkat accuracy sebesar  92,23%,  dengan  nilai precission untuk kategori  positif  sebesar  87,34%,  untuk  kategori negatif  96,70%  dan  untuk  kategori  netral  sebesar 97,70%.  Lalu  nilai recall untuk  kategori  positif sebesar  99,50%,  untuk  kategori  negatif  92,66%  dan kategori netral sebesar 74,56%.

## 4.1.5. Patern Evaluation
Setelah proses klasifikasi dengan Naïve Bayes dan K-Nearest  Neighbor .  Tahap  berikutnya  ialah melakukan  proses  evaluasi  yang  bertujuan  untuk mengetahui nilai accuracy , precission , dan recall dari hasil  yang  didapatkan. Confusion  Matrix digunakan dalam  evaluasi  ini  karena  berperan  sebagai  sarana evaluasi untuk mengestimasi objek yang teridentifikasi  dengan  benar  ( True )  dan  salah  ( False ) pada  model  klasifikasi.  Berikut  adalah Confussion Matrix dapat dilihat pada tabel 6 di bawah ini:
Tabel 5. Confusion Matrix Tiga Kelas Kelas Aktual Postif Negatif Netral Kelas Prediksi Positif True Positive (TP) False Negative (FN) False Neutral (FN) Negatif False Positive (FP) True Negative (TN) False Neutral (FN) Netral False Neutral (FN) False Neutral (FN) True Netral (TN)
Rumus dan perhitungan untuk mencari nilai accuracy Naïve Bayes :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + (𝐹𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                                       (1) = 368 + 571 +  114 1.211 × 100% = 1.053 1.211 × 100% = 𝟖𝟔, 𝟗𝟓%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai precission positif Naïve Bayes
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + (𝐹𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                         (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 368 368 + 80 × 100%
= 368 448 × 100% = 𝟖𝟐, 𝟏𝟒%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai precission negatif Naïve Bayes
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + (𝐹𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                      (3) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 571 571 + 0 × 100% = 571 571 × 100% = 𝟏𝟎𝟎, 𝟎𝟎%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai precission netral Naïve Bayes
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 + (𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                            (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 114 114 + 78 × 100%
= 114 192 × 100% = 𝟓𝟗, 𝟑𝟖%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai recall positif Naïve Bayes
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 =
𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + (𝐹𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                            (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 368 368 + 34 × 100%
= 368 402 × 100% = 𝟗𝟏, 𝟓𝟒%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai recall negatif Naïve Bayes
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + (𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                       (6) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 571 571 + 124 × 100%
= 571 695 × 100% = 𝟖𝟐, 𝟏𝟔%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai recall netral Naïve Bayes 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 + (𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                             (7) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 114 114 + 0 × 100%
= 114 114 × 100% = 𝟏𝟎𝟎, 𝟎𝟎%
Rumus dan perhitungan untuk mencari nilai accuracy K-Nearest Neighbor :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 × 100%                                               (8) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 400 + 644 +  85 1.211 × 100%
= 1.129 1.211 × 100% = 𝟗𝟑, 𝟐𝟑%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai precission positif K-Nearest Neighbor
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + (𝐹𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                        (9) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 400 400 + 58 × 100%
= 400 458 × 100% = 𝟖𝟕, 𝟑𝟒%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai precission negatif K-Nearest Neighbor
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 =
𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + (𝐹𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                       (10) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 644 644 + 22 × 100%
= 644 666 × 100% = 𝟗𝟔, 𝟕𝟎%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai precission netral K-Nearest Neighbor
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙
𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 + (𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                             (11)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 85 85 + 2 × 100%
= 85 87 × 100% = 𝟗𝟕, 𝟕𝟎%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai recall positif K-Nearest Neighbor
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + (𝑇𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                                   (12)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 = 400 400 + 2 × 100% = 400 402 × 100% = 𝟗𝟗, 𝟓𝟎%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai recall negatif K-Nearest Neighbor
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 =
𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + (𝑇𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                                   (13)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 = 644 644 + 51 × 100%
= 644 695 × 100% = 𝟗𝟐, 𝟔𝟔%
Rumus  dan  perhitungan  untuk  mencari  nilai recall netral K-Nearest Neighbor
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 + (𝑇𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 + 𝐹𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙) × 100%                                           (14)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑁𝑒𝑡𝑟𝑎𝑙 = 85 85 + 29 × 100% = 85 114 × 100% = 𝟕𝟒, 𝟓𝟔%

## 4.1.6. Knowledge Presentation
Hasil  preproscessing  data  dikelompokkan dengan tujuan mengidentifikasi frekuensi kemunculan kata-kata yang tinggi. Infromasi frekuensi  kata-kata  ini  akan  direpresentasikan  secara visual melalui pembuatan wordcloud .
Gambar 10. Hasil Visualisasi Wordcloud
Dalam  gambar  10  frekuensi  kemunculan  kata yang  paling  tinggi  adalah  kata  “harga”  dengan  total kemunculan sebesar 446 kata, disusul oleh kata “beli” dengan total kemunculan sebesar 325 kata. Kata yang yang  muncul  terlihat  lebih  kecil  maka  kata  tersebut berarti  nilai  frekuensi  kemunculan  katanya  lebih rendah.

## 4.2. Pembahasan Penelitian
Penerapan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  K- Nearest Neighbor (K-NN). Penelitian ini menerapkan dua  algoritma Naïve  Bay es  dan K-Nearest  Neighbor. Peneliti  mengamati,  berdasarkan  jurnal  penelitian- penelitian terdahulu  yang pernah dibaca oleh peneliti metode Naïve Bayes sangat populer digunakan karena performa  akurasinya  yang  sangat  baik  dan  tepat dalam  analisis  sentimen.  Algoritma Naïve  Bayes dipilih karena keunggulannya dalam proses klasifikasi,  dimana  hanya  membutuhkan  sedikit  data dari  data  pelatihan  untuk  memilih  parameter  yang diperlukan, juga prosesnya cepat dan efisien [9].
K-Nearest Neighbor juga dipilih karena kelebihannya dalam menangani data pelatihan dengan jumlah noise yang tinggi, cepat, mudah dipahami dan
kemampuan  untuk  menangani  data  dalam  jumlah besar [10]. Algoritma ini terbukti efektif, seperti yang dibuktikan dalam penelitian “Implementasi Algoritma Naive Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors Untuk Analisa Sentimen Aplikasi Halodoc” (Indrayuni dkk, 2021)
Hasil  penerapan  algoritma Naïve  Bayes dan K- Nearest  Neighbor didapat  hasil  klasifikasi  adalah sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Klasifikasi Ulasan Sentimen Youtube Algoritma Prediksi Sentimen Positif Negatif Netral Naïve Bayes 368 571 114 K-Nearest Bayes 400 644 85 Setelah  proses  klasifikasi  dengan Naïve  Bayes dan K-Nearest Neighbor . Menghasilkan nilai confusion matrix berikut ini :
1. Naïve Bayes
Tabel 7. Confusion Matrix Naïve Bayes Kelas Aktual Positif Negatif Netral Kelas Prediksi Positif 368 80 0 Negatif 0 571 0 Netral 34 44 144
Setelah dilakukan pengujian perhitungan manual menggunakan  rumus  confusion  matrix  tabel  diatas berhasil mengklasifikasikan secara benar dengan nilai (True  Positif)  sebesar  368,  data  (True  Negatif)  571, dan  (True  Netral)  sebesar  144.  Adapun  hasil  dari perhitungan  nilai  accuracy,  precision  dan  recall terdapat pada tabel dibawah ini.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Manual Confusion Matrix Naïve Bayes Precision Recall Accuracy Positif 82,14% 91,54% 86,95% Negatif 100,00% 82,16% Netral 59,38% 100,00%
2. K-Nearest Neighbor Tabel 9. Confusion Matrix K-Nearest Neighbor Kelas Aktual Postif Negatif Netral Kelas Prediksi Positif 400 49 9 Negatif 2 644 20 Netral 0 2 85
Setelah dilakukan pengujian perhitungan manual menggunakan  rumus confusion  matrix tabel  diatas berhasil mengklasifikasikan secara benar dengan nilai ( True  Positif )  sebesar  400,  data  ( True  Negatif )  644, dan  ( True  Netral )  sebesar  85.  Adapun  hasil  dari perhitungan  nilai accuracy , precision dan recall terdapat pada tabel dibawah ini.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Manual Confusion Matrix K-Nearest Neighbor Precision Recall Accuracy Positif 87,34% 99,50% 93,23% Negatif 96,70% 92,66% Netral 97,70% 74,56%
Hasil Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Bayes
Tabel 11. Hasil Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Metode Accuracy Precission Recall Naïve Bayes 86,95% 80,51% 91,23% K-Nearest Neighbor 93,23% 93,91% 91,56% Hasil accuracy metode Naïve Bayes memperoleh  hasil  sebesar  86,95%  dan  metode K- Nearest  Neighbor memperoleh hasil sebesar 93,23%. Sehingga  penulis  dapat  menyimpulkan  dari  hasil accuracy perbandingan pada penelitian ini klasifikasi K-Nearest  Neighbor merupakan  metode  klasifikasi terbaik  dalam  analisis  sentimen  mengenai  intensif mobil  listrik  dengan  hasil  prediksi  yang  lebih  akurat dengan tingkat accuracy sebesar 93,23%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan terkait  dengan  sentimen  intensif  mobil  listrik sebanyak  1517  data  komentar  pada  laman youtube menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan K-Nearest Neighbor dan  pengujian  menggunakan confussion matrix algoritma Naïve  Bayes, accuracy yang diperoleh  sebesar  86,95%  dan  algoritma K-Nearest Neighbor memperoleh  hasil accuracy sebesar 93,23%.  Maka  dapat  disimpulkan  bahkan  metode K- Nearest Neighbor lebih unggul dalam mengklasifikasi text  mining dengan  hasil  perolehan accuracy 93,23, precision 93,91  dan recall 91,56. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah diharapkan menggunakan  dataset  lebih banyak mengenai fenomena  yang  sedang  tren.  Menerapkan  metode algoritma  yang  tidak  banyak  peneliti  gunakan sehingga  dapat  mengetahui  ferforma  metode-metode yang digunakan dan menggunakan sumber data selain youtube .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Wegner,  F.  Mersmann,  and  M.  G.  Grados, “G20 Response To the Energy Crisis: Critical for  1.5°C,”  2022.  [ Online ]. Available: www.climate-transparency.org
[2] S. Alfarizi and E. Fitriani, “Analisis Sentimen Kendaraan  Listrik  Menggunakan  Algoritma
Naive Bayes dengan Seleksi Fitur Information Gain  dan  Particle  Swarm  Optimization,” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  19– 27, 2023, [ Online ]. Available:
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse
[3] A.  F.  Riyadi,  F.  R.  Rahman,  M.  A.  Nofa Pratama,  M.  K.  Khafidli,  and  H.  Patria, “Pengukuran  Sentimen  Sosial  Terhadap Teknologi Kendaraan Listrik: Bukti Empiris di Indonesia,” Expert  J.  Manaj.  Sist.  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  11,  no.  2,  p.  141,  2021,  doi: 10.36448/expert.v11i2.2171.
[4] E.  Indrayuni,  A.  Nurhadi,  and  D.  A. Kristiyanti,  “Implementasi  Algoritma  Naive Bayes,  Support  Vector  Machine,  dan  K- Nearest  Neighbors  untuk  Analisa  Sentimen Aplikasi  Halodoc,” Fakt.  Exacta ,  vol.  14,  no. 2, p. 64, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i2.9697.
[5] A.  Firdaus  and  W.  I.  Firdaus,  “Text  Mining Dan  Pola  Algoritma  Dalam  Penyelesaian Masalah  Informasi :  (Sebuah  Ulasan),” J. JUPITER , vol. 13, no. 1, p. 66, 2021.
[6] Pristiyono,  M.  Ritonga,  M.  A.  Al  Ihsan,  A. Anjar,  and  F.  H.  Rambe,  “Sentiment  analysis of Covid-19 vaccine  in Indonesia using Naïve Bayes Algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012045,  2021,  doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012045.
[7] L.  Ardiantoro,  S.  Zahara,  and  N.  Sunarmi,
“Pemanfaatan Knowledge Data
Discovery(KDD)  Pada  Pola  Permainan  Atlet Bulutangkis,” Explor.  IT    J.  Keilmuan  dan Apl. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.35891/explorit.v11i1.1467.
[8] S.  Alam,  M.  G.  Resmi,  and  N.  Masripah, “Classification  of  Covid-19  vaccine  data screening  with  Naive  Bayes  algorithm  using Knowledge Discovery in database method,” J. Comput.  Networks,  Archit.  High  Perform. Comput. , vol. 4, no. 2, pp. 177–185, 2022, doi: 10.47709/cnahpc.v4i2.1584.
[9] A.  Erfina  and  M.  R.  N.  R.  Alamsyah, “Implementation of Naive Bayes classification algorithm  for  Twitter  user  sentiment  analysis on  ChatGPT  using  Python  programming language,” Data  Metadata ,  vol.  2,  pp.  2–11, 2023, doi: 10.56294/dm202345.
[10]  I. Tri Julianto, D. Kurniadi, Y. Septiana, and A. Sutedi,  “Alternative  Text  Pre-Processing  using Chat  GPT  Open  AI,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek. Inform. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  67–77,  2023,  doi:
10.23887/janapati.v12i1.59746.