## ANALISIS SENTIMEN OPINI WARGANET TWITTER TERHADAP TES SCREENING GENOSE PENDETEKSI VIRUS COVID-19 MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Abdul Halim Anshor 1* , Andri Safuwan 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa email: abdulhalimanshor@pelitabangsa.ac.id *
Abstrak: Munculnya  pandemi  COVID-19  mengakibatkan  masyarakat  harus  selalu  memeriksakan  kesehatannya,  terutama dalam  menentukan  gejala  awal  seseorang  terpapar  virus  COVID-19  itu  sendiri.  Salah  satunya  adalah  tes  skrining  Genose sebagai alat deteksi dini apakah positif terpapar atau negatif. Hal ini sudah banyak diperbincangkan di dunia nyata maupun di dunia maya terkait keakuratan tes skrining genose sehingga menimbulkan banyak pendapat. Tidak hanya pendapat positif atau negatif tetapi juga pendapat netral. Media sosial, khususnya Twitter, kini menjadi tempat untuk menyampaikan pendapat. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen tweet masyarakat terkait screening genose test sebagai alat deteksi dini virus covid- 19 dengan mengklasifikasikan respon yang mengandung sentimen positif dan negatif melalui jejaring sosial Twitter. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Nave Bayes Based Particle Swarm Optimization. Dengan proses crawling data dari twitter menggunakan RapidMiner. Preprocessing data yang telah didapatkan dari Twitter menggunakan cleansing, tokenize, transform case, filter token, stopwords, dan stems. Dengan menetapkan sentimen secara manual ke proses klasifikasi. Data yang digunakan adalah tweet berbahasa Indonesia dengan kata kunci “Genose Test”, jumlah dataset adalah 770 data tweet. Hasil  uji  analisis sentimen  Naïve  Bayes  dengan  hasil  akurasi  sebesar  (67,11%)  sedangkan  hasil uji  Nave  Bayes  +  Particle Swarm Optimization menghasilkan akurasi sebesar (87,01%). Hasilnya meningkat sebesar (19,9%) dengan kinerja AUC (0,26), (399)  pengguna  twitter  memberikan  sentimen  positif  sedangkan  (375)  memberikan  sentimen  negatif.  Dengan  demikian, klasifikasi  sentimen  menggunakan  metode  Naive  Bayes  berbasis  Particle  Swarm  Optimization  dapat  digunakan  untuk mengukur respon tweet masyarakat terhadap tes screening Genose.
Kata Kunci : Sentiment Analysis, Twitter, Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization
Abstract: The emergence of the COVID-19 pandemic has resulted in people having to always check their health, especially in determining the initial symptoms of someone being exposed to the COVID-19 virus itself. One of them is the Genose screening test as an early detection tool whether positive is exposed or negative. This has been widely discussed in the real world and in cyberspace regarding the accuracy of the genose screening test, thus giving rise to many opinions. Not only positive or negative opinions but also neutral ones. Social media, especially Twitter, is now a place to express opinions. In this study, an analysis of public tweet sentiment regarding the screening genose test was carried out as an early detection tool for the covid-19 virus by classifying responses containing positive and negative sentiments through the Twitter social network. The method used in this  research  is  Nave  Bayes  Based  Particle  Swarm  Optimization.  With  the  process  of  crawling  data  from  twitter  using RapidMiner. Preprocessing the data that has been obtained from Twitter uses cleansing, tokenize, transform cases, filter tokens, stopwords, and stems. By manually assigning sentiment to the classification process. The data used are tweets in Indonesian with the keyword "Genose Test", the number of datasets is 770 tweet data. The results of the Naïve Bayes sentiment analysis test with an accuracy result of (67.11%) while the results of the Nave Bayes + Particle Swarm Optimization test produce an accuracy  of  (87.01%).  The  results  increased  by  (19.9%)  with  AUC  performance  (0.26),  (399)  twitter  users  gave  positive sentiments while (375) gave negative sentiments. Thus, sentiment classification using the Naive Bayes method based on Particle Swarm Optimization can be used to measure the public's tweet response to the Genose screening test.
Keywords : Sentiment Analysis, Twitter, Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization

## PENDAHULUAN
Wabah penyakit baru yang disebabkan oleh virus korona (2019-nCoV) atau yang biasa disebut dengan COVID-19 ditetapkan secara resmi sebagai pandemi global oleh World Health Organization (WHO) pada tanggal  11  Maret  2020  lalu.  [1].  penyebaran  virus COVID-19 ini sangat cepat, di indoneisa ada beberap alat  untuk  mendeteksi  virus  ini  seperti  Rapidtest Antibody,  Rapidtest  Antigen,  Immunoassay  atau Serologi,  Polymerase,  Chain  Reaction  (PCR)  dan GeNose.  GeNose  adalah  alat  buatan  Universitas Gadjah Mada dan merupakan inovasi pertama buatan Indonesia  yang  bisa  mendeteksi  dan  mendiagnosa seseorang  yang  tertular  virus  COVID-19  hanya dengan bernafas. Volatile Organic Compound (VOC) yang  terbentuk  karena  infeksi  COVID-19  yang dikeluarkan saat bernafas dapat dideteksi secara cepat dan akurat oleh GeNose
Di sisi lain, penggunaan sosial media semakin meningkat, adapun penggunaan jejaring internet saat ini dimanfaatkan masyarakat luas untuk menyampaikan  aspirasi  dan  pendapatnya  secara bebas, salah satunya menggunakan sosial media yang dimiliki. Twitter, merupakan salah satu sosial media yang sering digunakan masyarakat dalam beraspirasi. Twitter  dianggap  sebagai  sosial  media  yang  mudah untuk digunakan dan sangat cepat dalam menyebarkan  informasi.  Perusahaan  atau  instansi terkait  membutuhkan  pendapat  atau  aspirasi  dari pengguna twitter secara umum untuk tujuan tertentu, salah  satunya  dengan  melakukan  analisis  sentimen terhadap  pendapat  umum  tersebut.  Melalui  twitter Banyak  masyarakat  yang  memberikan  komentar terkiat  tes  genose  sehingga  menjadi  trending  di twitter, karena hal itulah peneliti merasa perlu untuk
menganalisis  sentimen  pada  twitter  tentang  tes genose.
Selain itu, data mining adalah proses mencari pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Teknik,  metode  atau  algoritma  data  mining  sangat bervariasi  [5].  Dengan  demikian  data  mining  dapat digunakan  sebagai  analisis  sentimen  karena  dapat mengolah  data  tweet  dalam  jumlah  banyak.  Di  sisi lain  analisis  sentimen  merupakan  sebuah  proses penemuan teks yang diungkapkan pengguna. Dalam konteks  penelitian  ini  yaitu  menentukan  teks  dalam twitter apakah teks tersebut bermakna negatif, positif atau bahkan bernilai netral.
Penelitian ini membahas bagaimana melakukan  analisis  sentimen  menggunakan  opini masyarakat  Indonesia  di  twitter,  nantinya  opini tersebut diklasifikasikan menjadi data opini sentimen positif  dan  negatif.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  berbasis  particle  swarm optimization.  Naïve  Bayes  adalah  algoritma  yang sering  digunakan  dalam  pengkategorian  teks.  Ide dasarnya  adalah  menggabungkan  probabilitas  kata- kata dan kategori untuk memperkirakan probabilitas dari  kategori  sebuah  dokumen,  Particle  Swarm Optimization (PSO) merupakan teknik optimasi yang digunakan  untuk  menerapkan  dan  memodifikasi beberapa  parameter  dan  menigkatkan  bobot  atribut [8],  untuk  mengekstrak  pemikiran  atau  perasaan pengguna melalui tweet mereka dan mengelompokkan  datanya  ke  dalam  kategori  yang berbeda.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu, untuk  mengetahui  classifier  terbaik  dalam  hal accuracy,  precision,  dan  recall  berbasis  Particle Swarm  Optimization  (PSO).  berdasarkan  uraian  di atas  maka  peneliti  mengangkat  sebagai  bahan penelitian untuk penelitian yang berjudul “ANALISIS  SENTIMEN  OPINI  WARGANET TWITTER TERHADAP TES SECREENING GENOSE PENDETEKSI VIRUS COVID-19 MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION”

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  dari  A.  Yudi  Permana  dan    Dirga Nuansa  Mahardhika  dengan  judul  Klasifikasi Analisis  Sentimen  Terhadap  Kasus  Penusukan Wiranto Media Sosial Twitter Dengan Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classification.  Dari  penelitian tersebut  NBC  digunakan  untuk  mendapatkan klasifikasi  respon  positif  dan  negatif  masyarakat  di twitter  dan  mendapatkan  nilai  preference  value  dari masyarakat  terhadap  kasus  penusukan.  Hasil pengujian metode persentase data wiranto 25%,50%,75%,  dan  100%  jumlah  data  dari  data training  menghasilkan  akurasi  sebesar  64,67%, 70,57%,  87,56%,  97,50.  Dan  untuk  hasil  pengujian respon  positif  masyarakat  di  twitter  dengan  nilai preference value sebesar 53%.
Pada penelitiani yang dilakukan oleh Yonathan  Sari  Mahardhika  dan Eri Zuliarso  dengan judul Analisis Sentimen Terhadap Pemerintahan Joko Widodo  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma  Naives  Bayes  Classifier  dari  penelitian tersebut dihasilkan Data opini diperoleh dari jejaring sosial Twitter berupa tweet berdasarkan query dalam Bahasa  Indonesia.  Data  yang  digunakan  berjumlah 400 tweet terdiri dari 300 data latih dan 100 data uji. Data  latih  merupakan  data  yang  telah  diketahui sentimennya, 300 data latih terdiri dari 150 data kelas sentimen negatif dan 150 data kelas sentimen positif. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  tweet merupakantweet positif atau negatif yang disampaikan  di  Twitter  dalam  Bahasa  Indonesia. Pengklasifikasian data tweet menggunakan algoritma naïve bayes classifier. Hasil klasifikasi pada data uji menunjukkan,  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier memberikan  nilai  akurasi  sebesar  97%.  Untuk  nilai akurasi  tiap  sentimennya  yaitu  96%  untuk  sentimen negatif dan 98% untuk sentimen positif.

## Definisi analisis sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  bidang  penelitian berkelanjutan  yang  berada  diantara  berbagai  bidang seperti  Data  Mining,  Natural  Language  Processing (NLP)  dan  Machine  Learning  yang  berfokus  pada ekstraksi sentimen dalam sebuah kalimat berdasarkan isinya.Sentiment  analysis  atau  yang  juga  disebut opinion  mining  merupakan  proses  memahami, mengekstrak  serta  mengolah  data  tekstual  secara otomatis guna mendapatkan informasi yang terkandung dalam suatu kalimat opini. Dilakukannya analisis  sentimen  ini  bertujuan  untuk  melihat pendapat  atau  kecenderungan  opini  terhadap  suatu masalah ataupun objek oleh seseorang, apa memiliki kecenderungan positif, negatif, atau netral Langkah-langkah  umum  pada  analisis  sentimen klasifikasi teks adalah :
1. Definisikan domain dataset
Mengumpulkan dataset yang ingin di gunakan sesuai dengan  studi  kasusus  seperti  review  agen  trevel, review restoran, review produk dan lain-lain 2. Pre-processing
Pada  tahapan  ini  biasanya  dilakukan  proses Tokenization,  Stopwords  Removal,  dan  Stemming yang  berfungsi  untuk  proses  pembersihan  dan penentuan.
a. Transformation Memberikan  pembobotan  dari  data  tekstual, proses yang sering digunakan adalah TF-IDF.
b. Feature Selection Membuat  pengklasifikasi  lebih  efisien  dengan mengurangi jumlah data yang dianalisa.
c. Classification Pengklasifikasi  teks  biasanya  menggunakan metode Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, SVM dan lain-lain
d. Interpretation/Evaluation
e. Biasanya  evaluasi  untuk  menghitung  nilai akurasi dan nilai AUC.
f. Opini Publik
Opini  publik  merupakan  komplek  preferensi  yang menyatakan  kumpulan  orang  tertentu  mengenai  isu yang  menyangkut  kepentingan  umum  dan  di dalamnya terdapat unsur seperti adanya isu,harus ada kelompok orang yang dapat dikenal yang berkepentingan dengan persoalan tersebut, mengacu pada  totalitas  pendapat  para  anggota  kelompok tentang  suatu  isu,  ekspresi  berbagai  pendapat  yang menumpuk  di  sekitar  isu,  dan  adanya  besarnya kelompok yang menaruh perhatian terhadap isu g. Twitter
Twitter  adalah  sebuah  layanan  yang  tersedia  di internet  yang  berbasis  situs  web  media  sosial  yang berbasi microblogging yang di jalankan oleh Twitter inc. yang memungkinkan penggunya untuk mengirim dan membaca pesan berupa tweets. Twitter pertama kali  meluncur  pada  tanggal  13  juli  2006.  Twitter disebut  sebagai  media  sosial  bersifat  microblogging dikarenakan Twitter dapat memungkinkan penggunanya  untuk  mengirim  dan  membaca  pesan blog seperti pada umumnya .
h. Virus Covid-19
Virus  corona  atau  Severe  Acute  Respiratory Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-  Cov-2)  adalah virus  yang  menyerang  sistem  pernapasan.  Penyakit karena infeksi ini disebut juga COVID-19. Virus ini adalah  jenis  baru  dari  coronavirus  yang  menular  ke manusia, virus ini bisa menyerang siapa saja seperti lansia,  orang  dewasa,  dan  anak-anak.  Infeksi  virus corona  atau  COVID-19  pertama  kali  ditemukan  di kota Wuhan, China pada akhir desember 2019. i. Tes Screening Genose GeNose,  Gadjah  Mada  Electronic  Nose,  adalah  alat pengindera  elektronik  cerdas  yang  terdiri  atas  tiga bagian  utama  yakni  sistem  larik  sensor,  sistem akuisisi data termasuk sistem aliran udara, dan sistem pengenal  pola  berbasis  AI  (machine  learning  dan deep  learning).  Seperti  electronic  nose  pada umumnya,  GeNose  dikhususkan  sebagai  alat  untuk mendeteksi,  membedakan,  dan  mengklasifikasi sampel  berdasarkan  bau  atau  aromanya.  GeNose menggunakan  sepuluh  sensor  gas  berbahan  metal oxide semiconductor (MOS).
3. Data Mining
Yuli Mardi mengemukakan data mining ialah proses yang  memanfaatkan  teknik  atau  metode  tertentu dalam pencarian informasi dari kumpulan data yang besar  Data  Mining  merupakan  proses  ekstraksi  data menjadi informasi yang sebelumnya belum tersampaikan,  dengan  teknik  yang  tepat  proses  data mining  akan  memberikan  hasil  yang  optimal. langkah-langkah penting dalam proses penambangan pengetahuan dari data secara umum sebagai berikut: Pembersihan  data  (data  cleaning),  yaitu  proses menghapus data pengganggu (noise) yang dikatakan tidak  konsisten  atau  tidak  diperlukan.  Integrasi  data (data  integration),  yaitu  menggabungkan  berbagai
sumber  data.  Pemilihan  data  (data  selection),  yaitu memilih data yang dipilih sesuai kebutuhan analisis. Transformasi data (data transformation), yaitu proses transformasi data ke dalam format untuk diproses dan siap ditambang.Penggalian data (data mining), yaitu menerapkan metode kecerdasan untuk ekstraksi pola. Evaluasi pola (pattern evaluation), yaitu mengidentifikasi  pola-pola  yang  menarik  yang merepresentasikan pengetahuan. Penyajian  pola (knowledgepresentation), yaitu teknik  untuk memvisualisasikan pola pengetahuan ke pengguna.
4. Text Mining
Text  mining  adalah  salah  satu  penambangan informasi  yang  berguna  dari  data  data  yang  berupa tulisan,  dokumen  atau  text  dalam  bentuk  klasifikasi maupun  clustering.  Text  mining  masih  merupakan bagian dari data mining dimana akan memproses data - data atau text - text serta dokumen - dokumen yang bisa  jadi  dalam  jumlah  sangat  besar.  Untuk memproses  data  yang  sangat  besar  tentulah  akan memakan  sumber  daya  yang  tidak  sedikit  kaitanya dengan pengolahan data tersebut. Disinilah diperukanya sebuah pemrosesan awal atau preprocessing data text tersebut sebelum data tersebut di lakukan proses text mining sesuai algoritma yang akan diterapkan
5. Text Preprocessing
Text  Preprocessing  adalah  proses  sitemastis  dan fundamental  yang  digunakan  dalam  pengumpulan dokumen  teks  yang  berkaitan  dengan  penghapusan karakter  yang  tidak  berarti,  kata  kata  yang  tidak bermakna dan penghapusan awal dan akhir dari suatu kata  Tahapan  pre-processing  pada  penelitian  ini meliputi  proses  tokenizing,  cleansing,  case  folding, perbaikan kata tidak baku, filtering, dan stemming.

## Gambar 1 Text Preprocessing
6. Transform Cases mengubah  semua  huruf  pada  teks  menjadi  huruf kecil  semua  atau  menjadi  huruf  kapital  semua, pada penelitian ini semua huruf dirubah kedalam huruf kecil
7. Filter StopWord
Proses  ini  menghilangkan  frasa  dari  dokumen yang  tidak  melakukan  peran  penting  dalam menyediakan  pola  atau  data.  Misalnya  kata-kata seperti “Bagaimana”, “Apa”, “Adalah”.
8. Tokenize
Tokenizing  adalah  proses  pemisahan  teks  menjadi potongan-potongan yang disebut sebagai token untuk kemudian di Analisa
(1)
(2) (3) (4) (5)
9. Stemming
Pengurangan token yang relevan menjadi satu  jenis. Teknik stemming biasanya berisi walan dan akhiran, yang  tidak  patut  untuk  di  deteksi  dan  akan  di hilangkan.
10. Algoritma Naïve Bayes Naïve Bayes adalah algoritma klasifikasi berdasarkan teorema  Bayes  dengan  asumsi  independen  yang digunakan untuk memprediksi data.Bayesian Classification terbukti memiliki akurasi dan kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan  ke  dalam database  dengan  data  yang  besar.  Teorema  Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut:
keterangan:
X = Data dengan class yang belum diketahui
H =  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probability) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior probability) P(X|H)  =  Probabilitas  X  berdasar  kondisi  pada hipotesis H P(X)  = Probabilitas dari X 11. Particle Swarm Optimization Particle Swarm Optimization adalah teknik optimisasi stokastik berbasis populasi yang berfungsi memberika  solusi  masalah  optimasi  kontinue  dan diskrit. PSO berisi  partikel, dan setiap partikel  yang sesuai  dengan solusi  potensial dapat terbang dengan kecepatannya di ruang pencarian. Karakteristik PSO adalah semua partikel mengikuti pencarian kolaboratif di  mana setiap partikel  tertarik  ke posisi global  terbaik  ( gbest )  di  kawanan  dan  ke  posisi terbaiknya  sendiri  ( pbest ).  Berikut  adalah  rumus Particle Swarm Optimization :
Keterangan : Vi(t) = Kecepatan partikel i saat iterasi tXi (t) = Posisi partikel i saat iterasi t c1  dan  c2  =  Learning  rates  untuk  kemampuan individu dan pengaruh sosial r1  dan  r2  =  Bilangan  random  yang  berdistribusi uniformal dalam interval 0 dan 1 Xpbesti = Posisi terbaik partikel i Xgbest = Posisi terbaik global 12. Split Validation Split Validation adalah teknik validasi yang membagi data  menjadi  dua  bagian  secara  acak,  sebagian sebagai data  training dan  sebagian  lainnya  sebagai data  testing .  Dengan  menggunakan Split  Validation akan dilakukan percobaan training berdasarkan split ratio yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  untuk kemudian  sisa  dari split  ratio  data  training akan dianggap sebagai data testing . 13. Evaluasi Evaluasi  mengunkan confusion  matrix pada aplikasi rapidminer .  Evaluasi  performasi  dilakukan  untuk
menguji hasil dari klasifikasi dengan mengukur nilai performasi  dari  sistem.  Parameter  pengujian  yang digunakan  untuk  evaluasi  yaitu  akurasi  yang perhitungannya  dari  table confusion  matrix (matriks klasifikasi  atau  tabel  kontingensi).  Tabel  berikut menampilkan  sebuah confusion  matrix untuk pengklasifikasian kedalam dua kelas

## Tabel 1 Confusion matrix
Berikut  adalalah  perhitungan  performa  yang diperoleh  dari  confusion  matrix  dalam  menentukan accuracy, precision, dan Recall.
1. .Accuracy
Accuracy  adalah  tingkat  hasil  pengukuran  kuantitas terhadap nilai yang sebenarnya. Berikut adalah rumus accuracy dalam analisis sentimen:
14. Precision
Precision  adalah  tingkat  kecepatan  antara  informasi yang  diminta  oleh  pengguna  dengan  jawaban  yang diberikan oleh sistem. Berikut adalah rumus precision dalam analisis sentimen:
15. .Recall
Recall  adalah  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam menemukan  Kembali  sebuah  informasi,  Berikut adalah rumus Recall dalam analisis sentimen:

## METODE
1. Objek Penelitian
Untuk memperoleh data peneliti mengambil data dari twitter dengan cara crawling menggunakan RapidMiner, data diambil tujuh hari kebelakang pada saat  melakukan  crawling  yaitu  pada  tanggal  01-07- 2021/07-07-2021. Data yang berhasil diambil dan di proses berjumlah 770 data sentimen dengan 399 data sentimen positif, dan 375 data sentimen negatif
2. Metode yang digunakan
Dalam  Penelitan  ini  peneliti  menggunakan  metode algoritma  Naïve  Bayes  dengan  menambahkan metode seleksi fitur yatu Particle Swarm Optimization.  Dibawah  ini  merupakan  gambar metode yang digunakan oleh peneliti:

## Gambar 2 Metode yang digunakan
Berikut adalah penjelasan dari  gambar metode yang digunakan:
Pengumpulan Data Data  yang  digunakan  mengambil  data  dari  twitter menggunakan  RapidMiner  dengan  operator  yang digunakan adalah search twitter. Data tweet di ambil dari  opini  warganet  twitter  perihal  tes  screening genose sebagai alat deteksi awal terpapar virus covid- 19  dengan  tweet  “Genose”.  Berikut  adalah  proses pengambilan  data  tweet  pada  twitter  menggunakan RapidMiner:
Gambar 3 Proses crawling data  twitter menggunakan RapidMiner
3. Search Twitter
Operator yang berfungsi untuk  mengambil data dari media  sosial  twitter.  Dimana  operator  twitter  ini memiliki  perintah  Parameter  yaitu:  connection source,  connection  entry,  query,  result  type,  limit, since id, max id, language, dan locale.
4. Select Attributes Operator yang berfungsi untuk memfilter atribut yang ingin  digunakan.  Dimana  operator  ini  memiliki perintah  parameter  yaitu:  attribute  filter  type, attribute,  invert  selection,  dan  include  special attributes.
5. Write CSV
Operator  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data  hasil crawling  dari  twitter  peneliti  menggunakan  format CSV  yang  kemudian  di  analisis  sentimen  secara manual  dan  kemudian  di  simpan  ke  dalam  format
excel. Paramater yang dimiliki yaitu: cvs file, column speparator,  write  attribute  names,  quote  nominal values, format date attributes, dan opened to file.
Gambar 4 Paramater Search Twitter
Gambar 5 Hasil Crawling Twitter
6. Preprocessing Preprocessing adalah tahap awal untuk mendapatkan data  bersih  agar  dapat  melanjutkan  ke  tahap  proses selanjutnya, tahap preprocessing ini peneliti melakukan penelitian terdiri dari seleksi data, remove duplicate,  cleansing,  normalisasi  kata,  pemberian label,  pembagian  data  dan  proses  dokumen.  Berikut adalah tahap preprocessing:

## Gambar 6 Proses Preprocesing
7. .Remove Duplicates
Operator yang berfungsi untuk menghapus baris yang berulang,  namun  itu  memerlukan  perhatian  dalam menggunakannya.  Parameter  yang  dimiliki  oleh operator  ini  adalah:  attribute  filter  type,  attribute, invert  selection, include special, attributes, dan treat missing values as duplicates.
8. Replace Missing Values
Operator  yang  berfungsi  untuk  menghapus  record yang  salah  satu  atau  bahkan  lebih  atributnya  tidak diketahui  nilainya.  Parameter  ini  memiliki  operator yaitu:  attribute filter type, attribute, invert  selection, include special, dan attributes.
9. .Subprocess Replace
Operator  yang  berfungsi  untuk  proses  yang  lebih spesifik,  sub  proses  terdapat  operator  didalamnya seperti  replace  dimana  operator  replace  ini pembersihan/cleansing.  Operator  replace  memiliki parameters  seperti:  attribute  filter  type,  attribute, invert  selection,  include  special,  attributes,  replace what, dan replace by.
10. Seleksi data Seleksi  data  ini  bertujuan  untuk  menyeleksi  data tweet  yang  tidak  akan  digunakan,  data  hasil  dari crawling  masih  terdapat  data  yang  tidak  perlu digunakan.  Dalam  penelitian  ini  data  yang  di  ambil adalah komentar yang mangandung analisis sentimen positif  dan  negatif  yang  berhubungan  dengan  tes Genose.  Berikut  adalah  contoh  proses  seleksi  data yang tidak perlu digunakan:
11. Remove Duplicate Remove  Duplicate  berfungsi  untuk  menghilangkan data  yang  sama,  hasil  data  crawling  memiliki  data yang  berulang.  Hal  ini  mempengaruhi  hasil  dan waktu  pemrosesan  data,  dibawah  ini  adalah  contoh data yang berulang: sesuai dengan kamus ejaan yang digunakan (EYD). Berikut adalah beberapa kata yang di normalisasi 12. Labeling Data  crawling  yang  sudah  didapatkan  dari  twitter kemudian  di  lakukan  labeling  atau  pemberian  label, proses  labeling  ini  dilakukan  secara  manual  dimana peneliti  memberikan  sentimen  yang  mengandung makna  positif  atau  negatif.  Berikut  adalah  beberapa data yang sudah di berikan label: 13. Pembagian data Pembagian data yang dilakukan menjadi data testing dan data training. Jumlah Data bersih yang digunakan dalam penelitian ini adalah 770 dataset dimana dalam penentuan  data  testing  dan  training  adalah  10  % testing dan 90 % data training. 14. Preprocessing Dokumen Preprocessing  dokumen  adalah  tahap  dimana pengolahan data yang terdiri dari tokenize, Transform Cases,  Filter  Tokens  (by  length),  filter  stopword (Dictionary),  Stem  (Dictionary).  Berikut  adalah rangkaian preprocessing Dokumen 15. Tokenize Proses  tokenize  ini  berfungsi  untuk  memotong kalimat  menjadi  kata  tunggal  denagn  parameters mode  yang  digunakan  adalah  non  letters.  Berikut contoh proses tokenize 16. Transform Case Transform case adalah proses untuk mengubah huruf Kapital (Uppercase) menjadi huruf kecil (Lowercase).
17. Filer Tokens (by Length)
Filter  Tokens  (by  Length)  adalah  operator  yang berfungsi  untuk  mengatur  perintah  banyaknya karakter  kalimat  yang  akan  di  gunakan.  Parameters dimiliki  operator filter  tokens  (by  length)  meliputi  : min  chars  dan  max  chars.  Dalam  penelitian  ini peneliti menggunakan min chars : 4 dan max chars : 25.
18. Filter Stopword
Fiter stopword adalah operator yang berfungsi untuk menghapus  kata  yang  tidak  memiliki  arti  penting. Filter  stopword  menggunakan  kamus  yang  sudah  di buat.
19. Filter Stem Filter stem atau kata dasar berfungsi untuk mengubah menjadi  kata  dasar  dimana  membuang  kata  yang memiliki imbuhan, contoh: ke, an, me, nya dll. 20. Particle Swarm Optimization
Tahap  seleksi  fitur  menggunakan  Particle  Swarm Optimization  bertujuan  untuk  memberikan  hasil perhitungan  lebih  efektif  baik  dalah  hal  akurasi, precission  atau  recall.  Berikut  gambar  penggunaan seleksi  fitur  Particle  Swarm  Optimization  pada rapidminer
Gambar 7 Proses Preprocesing 21. Penerapan Algoritma
Penerapan  algoritma  dalam  penelitian  ini  adalah peneliti  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes. Dibawah  ini  adalah  gambar  implementasi  algoritma naïve bayes menggunakan RapidMiner:

## Gambar 8 Algoritma naïve bayes
22. Evaluasi
Evaluasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  operator split  validation  yang  nantinya  diukur  dengan Confussion Matrix untuk mengetahui hasil perhitungan dalam hal acuracy, precission dan recall.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Hasil Pengujian
Tahap  pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil dalam  hal  accuracy,  precision  dan  recall  dari algoritma  naïve  bayes  berbasis  particle  swarm optimization menggunakan aplikasi software rapidminer
.
2. Dataset
Hasil dataset didapatkan dari crawling data di twitter menggunakan  software  rapidminer  dengan  operator search  twitter,  pengambilan  data  crawling  sebanyak 2000 dataset  dengan kata kunci  tweet  “tes genose”. Setelah melalai proses seleksi dataset yang digunakan dalam  penelitian  ini  berjumlah  774  tweet  dataset bersih,  yang  terdiri  dari  399  respon  positif  dan  375 respon  negatif.  774  dataset  bersih  nantinya  akan dibagi  menjadi  90%  data  training  dan  10%  data testing.
Tabel 2 Data Set
3. Proses Pengujian
Proses  pengujian  dilakukan  sebanyak  2  kali. Pengujian  pertama  dilakukan  menggunakan  metode naïve bayes dengan ketentuan data training 90% dan data  testing  10%,  sedangkan  pengujian  kedua dilakukan  dengan  algoritma  naïve  bayes  dengan seleksi fitur particle swarm optimization. 4. Pengujian Pertama Pengujian  pertama  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma naïve bayes degan ketentuan data training 90%  dan  data  testing  10%,  dimana  hasil  pengujian pertama ini nantinya akan di bandingkan dengan hasil pengujian  kedua.  Hasil  dari  pengujian  pertama menggunakan  Teknik  split  validation,  sehingga menghasilkan confusion matrix meliputi: 5. Accuracy Hasil  perhitungan  accuracy  menggunakan  algoritma Naïve bayes dengan data traning 90% dan data testing 10% yaitu sebesar 67,11%. 6. Recall Hasil  perhitungan  Recall  menggunakan  algoritma Naïve bayes dengan data traning 90% dan data testing 10% yaitu sebesar 70,27%. 7. Precision
Hasil perhitungan Precision menggunakan algoritma Naïve bayes dengan data traning 90% dan data testing 10% yaitu sebesar 65%.:
8. Performance AUC
Performance  AUC  yang  dihasilkan  pada  pengujian pertama  yaitu  (0.554).  Dimana  angka  tersebut termasuk dalam kelompok dengan range (pessimistic)  yang  artinya  menunjukan  hasil  yang rendah.
9. Pengujian Kedua Pada proses pengujian kedua menggunakan algoritma naïve bayes berbasis fitur particle swarm optimization  peneliti  menggunakan  parameters populations  size  dan  nilai  inertia  weight  yang bertujuan  untuk  mencari  hasil  akurasi  terbaik  agar dapat  membandingkan  dengan  hasil  pengujian pertama.
Tabel 3 Tabel. Hasil Pengujian Mengubah Nilai Population Size
Berdasarkan hasil experimen dari tabel di atas dapat diperoleh  hasil  akurasi  dengan  menghasilkan  nilai confusion matrix sebagai berikut:
10. .Accuracy Hasil  accuracy  menggunakan  algoritma  naïve  bayes berbasis  fitur  particle  swarm  optimization  yaitu sebesar 85.71%. 11. Recall Hasil  Recall  menggunakan  algoritma  naïve  bayes berbasis  fitur  particle  swarm  optimization  yaitu sebesar 86.96 %.
12. Precision
Hasil Precision menggunakan algoritma naïve bayes berbasis  fitur  particle  swarm  optimization  yaitu sebesar 71.43 %. dapat dilihat gambar berikut: 13. Performance AUC Hasil  performance  AUC  menggunakan  algoritma naïve bayes berbasis fitur particle swarm optimization  yaitu  sebesar  (0.781).  Angka  tersebut masuk dalam ketegori range (optimistic) yang artinya menunjukan hasil klasifikasi yang baik.
Gambar 9 Performance AUC naïve bayes berbasis fitur particle swarm optimization

## Hasil Klasifikasi Sentimen
Hasil  klasifikasi  sentimen  pada  penelitian  ini  di peroleh dari hasil klasifikasi data testing menggunakan  model  naïve  bayes.  Berikut  adalah hasil klasifikasi sentiment
Tabel 4 Hasil Klasifikasi Sentimen

## Hasil Analisis Sentimen
Berikut  adalah  hasil  analisis  sentiment  pada pengujian  pertama  dan  kedua.  Dimana  pengujian pertama menggunakan algoritma naïve bayes dengan data  training  90%  dan  testing  10  %  sedangkan pengujian kedua menggunakan algoritma naïve bayes berbasis fitur particle swarm optimization

## Tabel 4 Hasil analisis sentimen

## Pembahasan
Hasil pembahasan dalam penelitian ini adalah peneliti melakukan  dua  kali  proses  pengujian,  pengujian pertama menggunakan metode naïve bayes dan yang
kedua  menggunakan  metode  naïve  bayes  berbasis fitur  particle  swarm  optimization.  Berikut  adalah hasil  yang  menunjukan  perbandingan  pengujian pertama  dan  kedua  dalam  hal  accuracy,  recall, precission dan Performance AUC Dari  hasil  pengujian  menunjukan  hasil  accuracy dimana  hasil  menunjukan  peningkatan  terhadap pengujian  pertama  ke  pengujian  kedua.  Pengujian pertama  menggunakan  metode  naïve  bayes  tunggal dan  pengujian  kedua  menggunakan  metode  naïve bayes  berbasis  fitur  particle  swarm  optimization. Nilai  akurasi  mengalami  peningkatan  dari  (67.11%) ke  (87.01%).  Sedangkan  Recall  menunjukan  hasil Recall  dimana  hasil  menunjukan  peningkatan terhadap  pengujian  pertama  ke  pengujian  kedua. Pengujian pertama menggunakan metode naïve bayes tunggal  dan  pengujian  kedua  menggunakan  metode naïve bayes berbasis fitur particle swarm optimization.  Nilai  Recall  mengalami  peningkatan dari  (70.27%)  ke  (86.96%).  Untuk  hasil  Precision dimana  hasil  menunjukan  peningkatan  terhadap pengujian  pertama  ke  pengujian  kedua.  Pengujian pertama  menggunakan  metode  naïve  bayes  tunggal dan  pengujian  kedua  menggunakan  metode  naïve bayes  berbasis  fitur  particle  swarm  optimization. Nilai Precision mengalami peningkatan dari (65.00%) ke (74.07%).

## Gambar 10 Performance AUC
Berdasarkan  Grafik  diatas  menunjukan  hasil peningkatan  terhadap  performance  AUC  pada pengujian  kedua  metode  naïve  bayes  berbasis  fitur particle  swarm  optimization.  Dimana  peningkatan sebesar dari (0.554) menjadi (0.814). Berikut adalah tabel perbandingan Hasil menggunakan  metode  naïve  bayes  tunggal  dan menggunakan  metode  naïve  bayes  berbasis  fitur particle swarm optimization
Tabel 5 Perbandingan hasil menggunakan metode naïve bayes tunggal dan menggunakan metode naïve bayes berbasis fitur particle swarm optimization

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  diambil  suatu kesimpulan yaitu:
1. Proses  mengolah  data  pada  twitter  untuk menentukan klasifikasi menggunakan algoritma Naïve  Bayes  dimulai  dari  tahap  seleksi  data (atribut  yang  digunakan  dan  penentuan  data training  serta  data  testing),  tahap  pengujian algoritma (Naïve Bayes), dan tahap uji  akurasi (menggunakan  split  validation)  sehingga  dapat menentukan  analisis  sentimen  pada  opini warganet terhadap tweet Tes Genose.
2. Mengetahui hasil perhitungan Analisa sentimen opini  warganet  terhadap  tweet  Tes  Genose dengan  cara  mengkasifikasikan  data  tweet positif dan negatif menggunakan metode naïve bayes  berbasis  particle  swarm  optimization dengan  membandingkan  pengujian  pertama menggunakan metode naïve bayes dengan hasil accuracy (67.11%), dan yang kedua menggunakan metode naïve bayes berbasis fitur particle  swarm  optimization  dengan  hasil accuracy (87.01%). 3. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan Analisa dengan  metode  Naïve  Bayes  fitur  particle swarm  optimization  memiliki  tingkat  akurasi yang lebih tinggi metode Naïve Bayes.

## Saran
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, peneliti dapat memberikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Memaksimalkan  atau  menambah  atribut  yang lebih spesifik dan lebih banyak dalam menentukan analisis  sentimen  pada  opini  warganet  terhadap
tweet Tes Genose.
2. Perlu  adanya  penelitian  lebih  lanjut  dalam melakukan  pengujian  dengan  metode  atau algoritma  lain  agar  memperoleh  perbandingan dengan tingkat  akurasi  yang paling baik dalam
menentukan  analisis  sentimen  pada  opini warganet terhadap tweet Tes Genose.
3. Menambahkan  jumlah  dataset  atau  sampel pada  penelitian  agar  mendapatkan  nilai akurasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  F.  Rachman  and  S.  Pramana,  “Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang  Vaksin  COVID-19  pada  Media  Sosial Twitter,” Heal. Inf. Manag. J., vol. 8, no. 2, pp.
100–109, 2020, [Online].
Available:
https://inohim.esaunggul.ac.id/index.php/INO/ar ticle/view/223/175.A. J. Syahid et al., “Perbandingan  algoritma  untuk  klasifikasi analisis  sentimen  terhadap  genose  pada  media sosial twitter 1,2,” vol. 7, no. 1, pp. 9–16, 2021, doi: 10.5281/zenodo.5034916.
[2] A. Harun and D. P. Ananda, “Analysis of Public Opinion Sentiment About Covid-19 Vaccination in Indonesia Using Naïve Bayes and Decission Tree Analisa  Sentimen  Opini  Publik  Tentang  Vaksinasi Covid-19 di Indonesia Menggunakan Naïve Bayes dan Decission  Tree,”  Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput. Sci., vol. 1, no. April, pp. 58–63, 2021.
[3] A.  L.  Fairuz,  R.  D.  Ramadhani,  and  N.  A.  Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap COVID-19 Pada Media Sosial,” J. DINDA, vol. 1, no. 1, pp. 10– 12, 2021, [Online]. Available: http://journal.ittelkom- pwt.ac.id/index.php/dinda/article/view/180.
[4] S.  Ernawati  and  R.  Wati,  “Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbors  Pada  Analisis  Sentimen  Review Agen Travel,” J. Khatulistiwa Inform., vol. VI, no. 1, pp. 64–69,
2018, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/khatulisti wa/article/view/3802/2 626.
[5] M.  W.  Fuad  Nur  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Artikel Berita  Tokoh  Sepak  Bola  Dunia  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Dan Naive Bayes Berbasis  Particle  Swarm  Optimization,”  Biomass Chem Eng, vol. 3, no. 2, pp. 1–10, 2018, [Online].
[6] Sinta  Listani,  Penerapan  Part.  Swarm  Optim.  Untuk Sel.  Fitur  Pada  Anal.  Sentimen  Rev.  Perusah. Penjualan  Online  Menggunakan  Naïve  Bayes,  vol. 147, pp. 11–40, 2016.
[7] M. A. F. Prananda Antinasari1, Rizal Setya Perdana2, “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Film  Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Naive Bayes Dengan Perbaikan Kata Tidak Baku,” no. December, 2017.
[8] H.  Tuhuteru,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat Terhadap Pembatasan Sosial Berksala Besar Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” Inf. Syst. Dev., vol. 5, no. 2, pp. 7–13, 2020.
[9] A.  Faisal,  Y.  Alkhalifi,  A.  Rifai,  and  W.  Gata, “Analisis  Sentimen  Dewan  Perwakilan  Rakyat Dengan  Algoritma  Klasifikasi  Berbasis  Particle Swarm  Optimization,”  JOINTECS  (Journal  Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 2, p. 61, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1362.
[10] M.  Syarifuddin,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik Mengenai  Covid-19  Pada  Twitter  Menggunakan
Metode  Naïve  Bayes  Dan  Knn,”  Inti  Nusa  Mandiri, vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[11] R.  D.  Buty  Eka  Safitri1,  M.  Farid  Yuanshandika2, “Peranan  Buzzer  Politik  Membentuk  Opini Masyarakat  Melalui  Tagar  #pemilu2019  di  media sosial,” peran.  buzzer  polit.  membentuk  opini  masy. melalui  tagar  #PEMILU2019  DI  MEDIA  Sos.,  vol. VI, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[12] F. Rozi and R. N. Firman, “Ahok dan Habib Rizieq Shihab dalam Isu Foto Hoax: Opini PGI dan HKBP di Kota Medan,” MUKADIMAH J. Pendidikan, Sejarah, dan Ilmu-ilmu Sos., vol. 2, no. 1, pp. 44–56, 2018, doi: 10.30743/mkd.v2i1.670.
[13] U. Rofiqoh, R. S. Perdana, and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Penyedia Layanan  Telekomunikasi  Seluler  Indonesia  Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexicon  Based  Features,”  vol.  1,  no.  12,  pp.  1725– 1732, 2017.
[14] A.  Pandu  et  al.,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Pasca Pengumuman  Hasil  Pilpres  2019  Menggunakan Metode  Lexicon  Analysis,”  J.  Tek.  Inform.,  vol.  15, no. 1, pp. 33–44, 2020, doi:
10.35793/jti.15.1.2020.29030.
[15] Universitas  Gadjah  Mada,  “Buku  Manual  dan Spesifikasi  Electronic  Nose,”  2020,  [Online]. Available: https://ditpui.ugm.ac.id/wp- content/uploads/sites/322/2021/01/Manual-Book- GeNose-v.1.0.7-1.pdf.
[16] G.  A.  Buntoro,  “Analisis  Sentimen  Calon  Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” vol. 2, no. 1, pp. 32–41, 2017.
[17] G. Abdillah et al., “Penerapan Data Mining Pemakaian Pemakaian Air Pelanggan Baru Di Pdam Tirta Raharja Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  Sentika  2016, vol. 2016, no. Sentika, pp. 18–19, 2016.
[18] H  Aris  Tri  Jaka,  “Preprocessing  Text  untuk Meminimalisir Kata yang Tidak Berarti dalam Proses Text Mining,” Inform. UPGRIS, vol. 1, pp. 1–9, 2015.
[19] Wahyu Hadikristanto; Muhammad Suprayogi, “SIGMA - Jurnal Teknologi Pelita Bangsa SIGMA - Jurnal Teknologi Pelita Bangsa,” SIGMA - J. Teknol. Pelita  Bangsa 167,  vol.  10, no.  September,  pp.  167– 172, 2019.
[20] T.  Imandasari,  E.  Irawan,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. September, p. 750, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.81.
[21] H. Herditomo, S. Sunaryo, and A. Naba, “Penerapan Metode Hybrid Fuzzy C-Means Dan Particle Swarm Optimization (FCM - PSO) E Untuk Segmentasi Citra Geografis,”  J.  EECCIS,  vol.  8,  no.  1,  p.  pp.27-32, 2014.
[22] Luqman  Affandi1,  “Sistem  Pakar  Klasifikasi Kecanduan  Gadget  Menggunakan  Teori  Arthurt  T. Hovart Dengan Metode Naive Bayes Classifier Untuk Anak Sekolah Dasar,” Siap), p. 2020, 2020, [Online]. Available:
http://jurnalti.polinema.ac.id/index.php/SIAP/article/ view/741 .
[23] N. Hardi, Y. Alkahfi, P. Handayani, W. Gata, and M. R.  Firdaus,  “Analisis  Sentimen  Physical  Distancing pada  Twitter  Menggunakan  Text  Mining  dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Sistemasi, vol. 10, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.32520