## ANALISIS SENTIMEN REVIEW PRODUK MOTOR HONDA PCX DAN YAMAHA N-MAX PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

## Rizqho Sayid Ali Al-Zaelani, Yudhi Raymond Ramadhan, Mutiara Andayani Komara
Program Studi Teknik Informatika S1, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Jl. Cikopak No.53 Sadang Purwakarta, Jawa Barat, Indonesia rizqhosayid00@wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Berkembangnya dunia teknologi informasi dan komunikasi yang pesat tidak jauh dari para penyedia layanan web yang menyajikan informasi beragam, contoh salah satunya yaitu data text yang didapat dari twitter . Namun, karena jumlah dan variasi komentar yang begitu banyak, membacanya satu per satu akan memakan waktu yang lama. Jika seorang pengunjung hanya membaca sedikit komentar, informasi yang diperoleh dapat menjadi tidak objektif.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  perlu  dilakukan  analisis  sentimen  pada twitter menggunakan algoritma naïve bayes . Tweet diklasifikasi menjadi 3 kategori yaitu sentimen positif, negatif dan netral. Proses analisis sentimen terdiri dari tahapan crawling , labelling , text processing , pembobotan menggunakan perhitungan TF-IDF, implementasi naïve bayes , evaluasi menggunakan confusion matrix . Hasil penelitian menunjukan bahwa honda pcx menghasikan akurasi sebesar 0,79%, presisi positif 80%, presisi negatif 25%, presisi netral 90%, recall positif  80%, recall negatif  50%, recall netral  76%.  Untuk  yamaha  n-max  menghasilkan  akurasi  sebesar  72%, presisi positif 71%, presisi negatif 21%, presisi netral 93%, recall positif 71%, recall negatif 75%, recall netral 56%.
Kata kunci: twitter, honda pcx, yamaha n-max, naïve bayes, teknologi, analisis, sentimen

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  dunia  teknologi  informasi  dan komunikasi  yang  pesat  tidak jauh  dari  para  penyedia layanan  web  yang  menyajikan  informasi  beragam. Informasi yang mengakibatkan peningkatan data yang mayoritas berwujud data teks mampu menjadi sumber sangat terkandung untuk  menelusuri lebih bermakna, contoh salah satunya yaitu data text yang didapat dari Twitter [1] . PT Astra Honda Motor adalah sebuah perusahaan manufaktur  yang  aktif  di  sektor  produksi  kendaraan seperti mobil, motor, dan peralatan kendaraan. Sebagai perusahaan yang berukuran besar, Astra Honda Motor menerapkan  berbagai  strategi  manajemen  untuk mengembangkan,  meningkatkan,  dan  menjaga  nilai produknya. Hal ini bertujuan agar produk-produk yang dihasilkan  memiliki  kualitas  tinggi  dan  memberikan manfaat  yang  besar  bagi  pengguna  [2].  Penjualan sepeda motor mereka selama acara Gaikindo Indonesia International Auto Show (GIIAS) 2022. Selama acara tersebut,  sebanyak  1.882  unit  sepeda  motor  Honda terjual. Berdasarkan laporan AHM, penjualan mereka di  GIIAS 2022  masih  didominasi  oleh  PCX  160 dan ADV  160.  Penjualan  PCX  160  mencapai  349  unit, sementara ADV 160 terjual sebanyak 208 unit.
Yamaha Indonesia Motor Manufacturing (YIMM), yang juga dikenal sebagai perusahaan utama di  Indonesia,  merupakan  bagian  dari  Yamaha  Motor Company  yang  berpusat  di  Iwata,  Shizuoka,  Jepang. Yamaha  yaitu  perusahaan  aktif  dalam  industri otomotif, terkhusus dalam produksi sepeda motor yang akhirnya  didistribusikan  ke  dealer  resmi  Yamaha. Pada  awalnya,  Indonesia  hanya  melakukan  perakitan sepeda motor Yamaha dengan menggunakan
komponen yang diimpor dari Jepang. Menurut Astam Sari Handayani dari Divisi Promosi Yamaha Sulselbar PT  Suracojaya  Abadimotor  (PT  SJAM),  pada  bulan November 2022, PT Suracojaya Abadimotor (SJAM) berhasil  menjual  sebanyak  5.441  unit.  Dari  jumlah tersebut, Nmax series menjadi produk terlaris dengan total penjualan sebanyak 1.953 unit.
Beberapa  pengguna Twitter dan  pembeli  motor matic  Honda  PCX  dan  Yamaha  N-MAX  pasti  akan mengungkapkan  pendapat  mereka  tentang  kedua produk  tersebut  melalui Twitter .  Pendapat  yang muncul  di Twitter dapat  dilihat  oleh  pengunjung melalui  berbagai  ulasan  yang  ada.  Namun,  karena jumlah  dan  variasi  komentar  yang  begitu  banyak, membacanya satu per satu akan memakan waktu yang lama. Jika seorang pengunjung hanya membaca sedikit komentar,  informasi  yang  diperoleh  dapat  menjadi tidak  objektif.  Dari  permasalahan  tersebut  perlu dilakukan  analisis  sentimen  terhadap  motor  Honda PCX dan Yamaha N-MAX pada Twitter menggunakan algoritma naïve  bayes ,  dengan  tujuan  untuk mengetahui  hasil  analisis  sentimen  terhadap  motor Honda PCX dan Yamaha N-MAX pada Twitter.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis Sentimen
Analisis sentimen merupakan sebuah proses yang dimanfaatkan untuk mengevaluasi pendapat atau opini seseorang  terhadap  suatu  topik.  Tujuan  utama  dari analisis  sentimen  adalah  mengelompokkan  teks-teks dari  dokumen,  kalimat,  atau  fitur  menjadi  kategori positif, negatif, atau netral [3].

## 2.2. Motor Matic
Sepeda  motor  matic  adalah  jenis  sepeda  motor otomatis  yang  beroperasi  tanpa  perlu  mengganti  gigi secara manual, hanya dengan menggunakan satu tuas gas [4].

## 2.3. Media Sosial
Media  sosial  ialah  platform  daring  yang memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah berinteraksi,  berkolaborasi,  dan  berkontribusi  dalam menciptakan  berbagai  konten,  seperti  blog,  jejaring sosial, wiki, forum, dan dunia maya [5]

## 2.4. Twitter
Twitter  adalah  sebuah  platform  media  sosial yang  berbeda  dengan  format  unik.  Konsep  utama
Twitter  adalah  menyebarkan  informasi  atau  pesan dengan  cepat,  singkat,  dan  dalam  waktu  nyata  (real- time) menggunakan kalimat yang tidak lebih dari 140 karakter. Dengan cakupan globalnya, Twitter menjadi sarana yang efektif untuk menyebarluaskan informasi kepada seluruh dunia dan semua orang [6]

## 2.5. Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  yang sederhana  namun  mampu  menghitung  probabilitas dari  berbagai  kombinasi  dan  frekuensi  nilai  dalam basis data yang diperoleh [7]
(𝑋|𝐻) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑥𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) ………………………(1)

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
a. Crawling Data Proses  ini  melibatkan  pengumpulan  data tweet pengguna  Twitter  dari  platform  media  sosial Twitter  melalui  proses  pengambilan  ( crawling ). Hal  ini  dilakukan  dengan  memanfaatkan  kunci pelanggan  ( customer  key ),  rahasia  pelanggan ( customer secret ), token akses ( access token ), dan kunci akses  ( access key )  yang diperoleh dari API Twitter [8]
b. Labelling Pelabelan data adalah langkah untuk menempatkan label pada data sesuai dengan kategori yang sudah ditetapkan sebelumnya [9] c. Text Processing
Preprocessing merupakan  langkah  awal  dalam pengolahan data yang bertujuan untuk menghilangkan  data  yang  mengganggu  ( noise ) atau  tidak  konsisten.  Tahap  ini  bertujuan  untuk mengubah  data  mentah  menjadi  data  berkualitas agar  dapat  diproses  pada  langkah  selanjutnya dengan  baik  [10] Text  Processing memiliki  4 tahapan yaitu :
a. Case Folding Dalam  proses  ini,  semua  huruf  kapital  diubah menjadi huruf kecil. Dalam melakukan proses tersebut,  karakter-karakter  'A'-'Z'  dalam  data diubah menjadi karakter 'a'-'z' [11]
b. Tokenizing Tokenizing  adalah  langkah  yang  dilakukan untuk  memisahkan  teks,  entah  itu  berupa
kalimat,  paragraf,  atau  dokumen,  menjadi bagian-bagian kecil yang disebut token. Proses ini  melibatkan  penghapusan  tanda  baca  dan mengubah  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil ( lower case ) pada teks [12]
c. Stopword Removal
Stopword  Removal adalah  langkah  yang dilakukan  dalam  tahap preprocessing teks untuk menghapus kata-kata yang tidak penting dalam  suatu  kalimat  berdasarkan  daftar stopword [13]
d. Stemming Stemming adalah suatu proses yang digunakan untuk menghubungkan beragam variasi morfologis  dari  kata-kata  ke  dalam  bentuk dasar yang serupa. Proses ini dilakukan dengan menghapus  semua  afiksasi,  termasuk  awalan, sisipan, akhiran, dan kombinasi antara awalan dan akhiran pada kata-kata tersebut [14]
e. Term Frequency –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF)
Metode  TF-IDF adalah sebuah  teknik  yang digunakan untuk mengkalkulasi tingkat kepentingan setiap kata yang sering digunakan dalam  pengambilan  informasi.  Metode  ini dikenal karena efektivitas, kemudahan penggunaannya,  serta  kemampuannya  dalam memberikan hasil yang akurat [15]
f. Naïve Bayes
Naïve  Bayes  merupakan  metode  klasifikasi yang  sederhana  namun  mampu  menghitung kemungkinan  dari  berbagai  kombinasi  dan frekuensi nilai berdasarkan data yang ada [7]
g. Evaluation
Confusion  Matrix merupakan  metode  yang digunakan  untuk  menghitung  akurasi, recall , precision .  Precision  mengukur  kemampuan sistem  dalam  menemukan  peringkat  yang paling relevan dan diartikan sebagai persentase dokumen  yang  ditemukan  dan  benar-benar relevan  terhadap query . Recall mengukur kemampuan  sistem  dalam  menemukan  semua item  yang  relevan  dari  koleksi  dokumen  dan diartikan  sebagai  persentase  dokumen  yang relevan  terhadap query . Accuracy adalah perbandingan  antara  jumlah  kasus  yang diidentifikasi  dengan  benar  terhadap  seluruh kasus, sedangkan error rate adalah kasus yang diidentifikasi secara salah dibandingkan dengan jumlah seluruh kasus [16]
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Crawling Data
Crawling data  dilakukan  menggunakan tools RapidMiner dengan rentang waktu yaitu sejak tanggal 01-05-2023  sampai  dengan  09-05-2023.  Data  yang didapat  dari Twitter sebanyak  2502  data  yang  dibagi menjadi dua,  1500  data  dari  motor  Yamaha  N-MAX dan 1002 data dari motor Honda PCX.

## 4.2. Labelling
Pelabelan  pada  data  tweet  dilakukan  secara otomatis menggunakan Python dan library VaderSentiment ,  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah ini :
Gambar 2. Labelling

## 4.3. Cleaning
Pada  tahap  ini  diakukan  penghapusan  data duplikat, dapat dilihat pada gambar berikut:
Tabel 1. Hasil Cleaning Data Sebelum Cleaning Sesudah Cleaning Data Terhapus Honda PCX 1002 566 436 Yamaha N-MAX 1500 506 994

## 4.4. Text Processing
Pada  tahap  text  processing  ini  menggunakan tools  Anaconda  serta  bahasa  Python  dan  memiliki  4 tahapan, yaitu:
a. Case Folding Tabel 2. Hasil Case Folding Sebelum Sesudah CMS Tutup Knalpot Tameng MK Pelindung Cover Knalpot Nmax cms tutup knalpot tameng mk pelindung cover knalpot nmax b. Tokenizing Tabel 3. Hasil Tokenizing Sebelum Sesudah Sebagai pengguna pcx meminta maaf atas silau yang diterima oleh orang orang yang telah melewati jalan dengan saya ['sebagai', 'pengguna', 'pcx', 'meminta', 'maaf', 'atas', 'silau', 'yang', 'diterima', 'oleh', 'orang', 'orang', 'yang', 'telah', 'melewati', 'jalan', 'dengan', 'saya']
c. Stopword Removal Tabel 4. Hasil Stopword Removal Sebelum Sesudah ['sebagai', 'pengguna', 'pcx', 'meminta', 'maaf', 'atas', 'silau', 'yang', 'diterima', 'oleh', 'orang', 'orang', 'yang', 'telah', 'melewati', 'jalan', 'dengan', 'saya'] ['pengguna', 'pcx', 'maaf', 'silau', 'diterima', 'melewati', 'jalan'] d. Stemming Tabel 5. Hasil Stemming Sebelum Sesudah ['pengguna', 'pcx', 'maaf', 'silau', 'diterima', 'melewati', 'jalan'] ['guna', 'pcx', 'maaf', 'silau', 'terima', 'lewat', 'jalan'] e. Term  Frequency  –  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) Tabel 6. TF-IDF TERM D1 D2 TF D4 D5 D3 honda 1 0 0 0 0 pcx 1 1 1 1 1 standar 1 0 0 0 0 bagus 1 0 0 0 0 guna 0 1 0 0 0 maaf 0 1 0 0 0 silau 0 1 0 0 0 terima 0 1 0 0 0 lewat 0 1 0 0 0 jalan 0 1 0 0 0 elegan 0 0 1 0 0 ekonomis 0 0 0 1 0 kuat 0 0 0 0 1 sepeda 0 0 0 0 1 motor 0 0 0 0 1 Panjang Dokumen 4 7 2 2 4
Tabel 6. TF-IDF (Sambungan) DF IDF TF- IDF D1 D2 D3 D4 D5 1 0,699 0,699 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 1 0,699 0,699 0 0 0 0 1 0,699 0,699 0 0 0 0 1 0,699 0 0,699 0 0 0 1 0,699 0 0,699 0 0 0 1 0,699 0 0,699 0 0 0 1 0,699 0 0,699 0 0 0 1 0,699 0 0,699 0 0 0 1 0,699 0 0,699 0 0 0 1 0,699 0 0 0,699 0 0 1 0,699 0 0 0 0,699 0 1 0,699 0 0 0 0 0,699 1 0,699 0 0 0 0 0,699 1 0,699 0 0 0 0
0,699
f. Naïve Bayes
Dokumen  ulasan  yang  telah  melewati  proses sebelumnya  dikelompokan  dalam  kategori  tertentu berdasarkan kata yang terkandung di dalamnya. Tools yang  digunakan  untuk  klasifikasi  perhitungan naïve bayes yatu Ms. Excel.
g. Evaluation
 Confusion Matrix Honda PCX

## Gambar 3. Hasil Confusion Matrix Honda PCX
Berikut  perhitungan  akurasi  (accuracy),  presisi (precision) dan recall pada data Honda Pcx.

## Tabel 7. Perhitungan Evaluasi Honda PCX
Sentimen Akurasi Presisi Recall Positif (1) 79% 80% 80% Negatif (2) 25% 50% Netral (0) 90% 76%

##  Confusion Matrix Yamaha N-MAX
Gambar 4. Hasil Confusion Matrix Yamaha N-MAX
Berikut  perhitungan  akurasi  (accuracy), presisi  (precision)  dan  recall  pada  data  Yamaha  N- MAX.
Tabel 8. Perhitungan Evaluasi Yamaha N-MAX Sentimen Akurasi Presisi Recall Positif (1) 73% 71% 71% Negatif (2) 21% 75% Netral (0) 93% 72%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  diatas  mengenai  Analisis
Sentimen Review Motor  Honda  Pcx  dan  Yamaha  N- Max  Pada Twitter Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes, dapat  disimpulkan  bahwa  pada  penelitian  ini untuk data Honda Pcx dengan jumlah sentimen positif 227,  negatif  110  dan  netral  229  menghasilkan  nilai akurasi 79%, presisi positif 80%, presisi negatif 25%, presisi  netral  90%, recall positif  80%, recall negatif 50%, recall netral  76%.  Dan  untuk  data  Yamaha  N- Max dengan jumlah sentimen positif 189, negatif 120, netral  197  menghasilkan  nilai  akurasi  72%,  presisi positif  71%,  presisi  negatif  21%,  presisi  netral  93%, recall positif  71%, recall negatif  75%, recall netral 56%. Pada nilai diatas menunjukan bahwa data Honda Pcx  memiliki  hasil  lebih  baik  dibanding  Yamaha  N- Max,  Saran  yang  dapat  diberikan  peneliti  untuk penelitian  analisis  sentimen  selanjutnya  yaitu menambahkan jumlah dataset yang lebih banyak agar menghasilkan  hasil  yang  lebih  maksimal  lagi.  Serta mengguna  algoritma  lainnya  dalam  menganalisis sentimen seperti Algoritma SVM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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.
[2] F. Cuandra, C. Angeline, J. F. Herwanto, and S. T. Putri, “Penerapan Manajemen Operasional PT Astra  Honda  Motor  Sesuai  Perspektif  Teori Manajemen di Masa Pandemi,” Optima, vol. 6, no. 2, pp. 1–13, 2022.
[3] M.  R.  Fahlevvi,  “Analisis  Sentimen  Terhadap Ulasan Aplikasi Pejabat Pengelola Informasi Dan Dokumentasi Kementerian Dalam Negeri Republik  Indonesia  Di  Google  Playstore Menggunakan Metode Support Vector
Machine,”  J.  Teknol.  dan  Komun.  Pemerintah., vol.  4,  no.  1,  pp.  1–13,  2022,  doi: 10.33701/jtkp.v4i1.2701.
[4] Y.  Wiyandra,  F.  Yenila,  and  R.  A.  Mahessya, “Sistem  Pakar  Kerusakan  Sepeda  Motor  Matic dengan Metoda Hybrid,” J. KomtekInfo, vol. 8, no. 2, pp. 145–153, 2021, doi: 10.35134/komtekinfo.v8i2.110.
[5] T. Liedfray, F. J. Waani, and J. J. Lasut, “Peran Media Sosial Dalam Mempererat Interaksi Antar Keluarga Di Desa Esandom Kecamatan Tombatu Timur  Kabupaten  Tombatu  Timur  Kabupaten Minasa Tenggara,” J. Ilm. Soc., vol. 2, no. 1, p. 2, 2022.
[6] E. Annisa, B. Bara, K. Amelia, R. Zahara, and G. Kartini, “Penelitian tentang Twitter,” J. Edukasi Nonform., vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2022, [Online]. Available: https://ummaspul.e- journal.id/JENFOL/article/view/4531/1856
[7] R. Rachman and R. N. Handayani, “Klasifikasi Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi Tingkat  Kelancaran  Pembayaran  Sewa  Teras UMKM,” J. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 111–122, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.10494.
[8] N.  Legiawati,  T.  I.  Hermanto,  and  Y.  R. Ramadhan, “Analisis Sentimen Opini Pengguna Twitter  Terhadap  Perusahaan  Jasa  Ekspedisi Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Berbasis PSO,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9,
no. 4, p. 930, 2022, doi:
10.30865/jurikom.v9i4.4629.
[9] R.  Prabowo,  H.  Sujaini,  T.  Rismawan,  J.  H. Rekayasa Sistem Komputer Universitas
Tanjungpura Jl Hadari Nawawi, K. Barat, and J.
H.  Hadari  Nawawi,  “Analisis  Sentimen
Pengguna Twitter Terhadap Kasus COVID-19 di
Indonesia Menggunakan Metode Regresi
Logistik Multinomial The Sentiment Analysis of Twitter  User  about  COVID-19  Cases  in Indonesia  Using  the  Multinomial  Logistics Regression Method,” vol. 11, no. 1, pp. 85–90, 2023, doi: 10.26418/justin.v11i1.57450.
[10] F.  Alghifari  and  D.  Juardi,  “Penerapan  Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform., vol. 9, no. 02, pp. 75–81, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
[11] D. Juang, “Analisis Spam Dengan Menggunakan Naïve  Bayes,”  J.  Teknovasi,  vol.  03,  no.  2,  pp. 51–57, 2016, [Online]. Available: http://www.ejurnal.plm.ac.id/index.php/Teknov asi/article/view/69%0Ahttps://www.ejurnal.plm. ac.id/index.php/Teknovasi/article/download/69/ 58
[12] G.  R.  Yunarfi,  Ricky  Simdy,  and  Jackson, “Implementasi  Text  Mining  untuk  Mengetahui Kata Abreviasi dalam Percakapan Media Sosial,” J. Digit. Ecosyst. Nat. Sustain., vol. 1, no. 2, pp. 78–83, 2021.
[13] R. Rinandyaswara, Y. A. Sari, and M. T. Furqon, “Pembentukan  Daftar  Stopword  Menggunakan Term  Based  Random  Sampling  Pada  Analisis Sentimen  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  (Studi Kasus:  Kuliah  Daring  Di  Masa  Pandemi),”  J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 4, pp. 717–724, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022934707.
[14] M.  S.  H.  Simarangkir,  “Studi  Perbandingan Algoritma  -  Algoritma  Stemming  Untuk Dokumen  Teks  Bahasa  Indonesia,”  J.  Inkofar, vol.  1,  no.  1,  pp.  40–46,  2017,  doi: 10.46846/jurnalinkofar.v1i1.2.
[15] R.  Melita,  V.  Amrizal,  H.  B.  Suseno,  and  T. Dirjam,  “Penerapan  Metode  Term  Frequency Inverse  Document  Frequency  (Tf-Idf)  Dan Cosine  Similarity  Pada  Sistem  Temu  Kembali Informasi  Untuk  Mengetahui  Syarah  Hadits Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  Hadits  Shahih Bukhari-Muslim),”  J.  Tek.  Inform.,  vol.  11,  no. 2, pp. 149–164, 2018, doi:
10.15408/jti.v11i2.8623.
[16] A.-  Arini,  L.  K.  Wardhani,  and  D.-  Octaviano, “Perbandingan Seleksi Fitur Term Frequency & Tri-Gram  Character  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  (Nbc)  Pada  Tweet Hashtag #2019gantipresiden,” Kilat, vol. 9, no. 1, pp. 103–114, 2020, doi: 10.33322/kilat.v9i1.878.