## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC)
Maria Mega Mala Olhang, Sentot Achmadi, F.X Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1618134@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Media  sosial  khususnya  Twitter  pada  saat  ini  banyak  membahas  mengenai  penyebaran  virus  corona  atau lebih  dikenal  dengan  COVID-19.  Diawali  dengan  ditemukan  kasus  pertama  di  Wuhan,  China,  pemberitaan mengenai virus corona terus berlanjut hingga penyebarannya sampai ke Indonesia. Pemberitaan melalui artikel di  Twitter  mengenai  dampak  dari  adanya  COVID-19  ini  antra  lain  persediaan  bahan  pokok  yang  mulai meningkat  harganya  termasuk  harga  masker  dan hand  sanitizer juga  penyampaian  setuju  dan  tidak  setujunya masyarakat  terhadap  kebijakan  pemerintah  yang  dianggap  kurang  tanggap  dalam  menangani  kasus  ini  sangat banyak diminati dan dikritik oleh masyarakat.
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  proses  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  aspirasi  yang disampaikan  melalui  Twitter  yaitu  mengembangkan  sistem  dengan  mengacu  pada  berbagai  sistem  yang  sudah ada  sebelumnya  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier untuk  mengklasifikasikan  sentimen. Masukan  pada  sistem  ini  berupa tweet yang  diperoleh  dari  Twitter  menggunakan keyword seperti #coronavirusindonesia atau #covid-19 dengan jumlah data tidak melebihi 500 data tweet . Sedangkan outputnya berupa  pengelompokkan  sentimen  positif  dan  negatif  dari  setiap tweet yang  sudah  melewati  tahap pre proceessing.
Dari hasil pengujian, dokumen dengan jumlah sebanyak 75 tweet diperoleh hasil pengukuran akurasi recall 32%, precission 80%, F-Measure 45% serta rata-rata akurasi 36%.
Kata Kunci : Klasifikasi Sentimen , Crawling Tweet, Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Pada akhir tahun 2019, dunia dikejutkan dengan munculnya  COVID-19  di  Wuhan,  Ibu  Kota  Provinsi Hubei  Tiongkok,  China.  Di  Indonesia  sendiri,  kasus COVID-19  tercatat  pertama  kali  pada  2  Maret  2020 di  Depok,  Jawa  Barat  yaitu  dua  WNI  yang merupakan  seorang  ibu  (64  tahun)  dan  putrinya  (31 tahun). Keduanya diduga tertular virus corona karena melakukan  kontak  langsung  dengan  warga  negara Jepang  yang  datang  ke  Indonesia.  Hingga  kini penyebaran    virus  corona  di  Indonesia  meningkat sangat  cepat.  Pada  20  Maret  2020,  tercatat  pasien yang  diperiksa  sebanyak  1898  orang,  pasien  positif COVID-19  sebanyak  369  orang,  pasien  sembuh sebanyak  17  orang,  pasien  meninggal  sebanyak  32 orang,  pasien  negatif  sebanyak  1570  orang  dan sedang dalam proses pemeriksaan sebanyak 21 orang [1].
Dilihat  dari  cepatnya  peningkatan  kasus  pasien positif COVID-19 di Indonesia, tentunya meningkatkan keresahan masyarakat sehingga terjadinya  peningkatan  harga  masker  dan hand sanitizer yang tidak normal, adanya sentimen  negatif yang  terkesan  mempolitisasi  dalam  pemberitaan, dikeluarkannya  kebijakan  –  kebijakan  pemerintah yang  dinilai  masyarakat  terlalu  santai  dan  masih kurang tanggap dalam penanganan penyebaran virus, tidak  transparannya  pemberitaan  saat  awal  kasus terjadi, banyaknya pernyataan dari tokoh publik yang
dinilai  tidak  sesuai  dalam  kondisi  ini,  juga  tidak tertibnya  masyarakat  terhadap  kebijakan  yang  sudah ditetapkan  permerintah  terkait social  distancing sehingga  menimbulkan  semakin  banyaknya  kasus terjadi  dan  kepanikan  masyarakat  yang  semakin menjadi – jadi. (Perwitasari, 2020)
Dalam melaksanakan penelitian ini diperlukannya  sebuah  sistem  penganalisa  opini  baik itu  opini  positif  atau  negatif  atau  biasa  disebut analisis  sentimen  dari  banyaknya  pengguna  media sosial khususnya Twitter yang memberikan pengaruh besar  bagi  masyarakat  dalam  penilaian  berupa pendapat  atau  komentar  terhadap  penyebaran  Virus Corona  di  Indonesia  terkait  apa  yang  sedang dilakukan, dirasakan, percakapan, penyebaran informasi,  pelaporan  berita  yang  juga  bisa  menjadi tolak  ukur  pemerintah  terhadap  kebijakan  yang  akan diambil  berdasarkan  aspirasi  masyarakat  yang  bisa dilakukan dengan Text Mining .
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mencoba menganalisis tweet berbahasa  Indonesia yang membicarakan  tentang  virus  corona  di  Indonesia. Analisis  dilakukan  dengan  melakukan  klasifikasi tweet yang  berisi  sentimen  masyarakat  tentang pemberitaan  mengenai  penyebaran  virus  corona  di Indonesia dan kebijakan pemerintah. Metode klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Naive  Bayes  Classifier .  Pada Lexicon  Based , seleksi  fitur  tidak  selalu  meningkatkan  akurasi  pada
metode  klasifikasi.  Terdapat  banyak  kata  tidak  baku yang  tidak  terdeteksi  sehingga  menurunkan  nilai evaluasi. Metode Support Vector Machine menghasilkan  akurasi  performa  yang  sama  baiknya dengan  metode Naive  Bayes baik  dalam  klasifikasi sentimen  maupun  dalam  klasifikasi  kategori.  Namun demikian,  secara  keseluruhan  penggunaan  metode Support  Vector  Machine dan Naive  Baye sama-sama memiliki  performansi  yang  cukup  baik  untuk melakukan  klasifikasi  tweet.  Tetapi  karena Naïve Bayes memiliki  waktu  pemrosesan  yang  cepat  serta mudah  diimplementasikan  dengan  tingkat  efektifitas yang  tinggi.  Dengan  bahasa  yang  lebih  sederhana, Naïve  Bayes  Classifier mengasumsikan  bahwa keberadaan  maupun  ketidakberadaan  sebuah  fitur dalam  sebuah  kelas  tidak  memiliki  keterkaitan dengan  keberadaan  maupun  ketidakberadaan  fitur lainnya.  Sehingga  pada  penelitian  ini,  penulis menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier untuk melakukan  pmbobotan  pada  setiap  kemunculan  kata dan  mengklasfikasikan  sentimen  dari  opini  dokumen tweets yang tersedia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  mengenai  klasifikasi  masyarakat terhadap e-commerce pada  media  sosial  sebagai bahan  pertimbangan  dalam  Analisa  pasar  secara online dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classifier dengan  seleksi  fitur Information  Gain dalam  pengkalsifikasian  opini  negatif  dan  positif. [2].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Yasid Moh dan  Junaedi,  L,  menggunakan  metode Naïve  Bayes untuk melihat penilaian  masyarakat terhadap layanan maskapai  penerbangan  Citilink  Indonesia  melalui media  sosial  twitter  dengan  dataset  sebanyak  2000 tweet  menghasilkan  akurasi  yang  mencapai  0,778, waktu proses dua menit dua puluh tiga detik[3].
Penelitian  tentang  klasifikasi  juga  dilakukan oleh  Pakpahan,  M,  R,  S.,  Indriati.,  &  Marji  (2019) dengan membangun sistem analisis sentimen terhadap  opini  performa  klub  sepak  bola  ada  twitter menggunakan  metode Support  Vector  Machine dan perbaikan  kata Levenshtein  Distance .  Tahapan  yang dilakukan  dimulai  dengan  melakukan preprocessing pada  data,  kemudian  melakukan  perbaikan  kata dengan Levenshtein  Distance, pembobotan Term Frequency-Inverse Document  Frequency , dilanjutkan dengan  klasifikasi  menggunakan Support  Vector Machine [4].
Penelitian mengenai klasifikasi sentimen lainnya dilakukan oleh  Nurhada,  F., Sihwi,  W, S., & Doewes, A (2014) diawali dengan tahap pengumpulan  data,  praprocesing  data,  POS  Tagging, ekstraksi  opini  menggunakan rule  based dan klasifikasi  opini  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classifier. Kemudian  penelitian  yang  dilaksanakan Antinasari,  et  al.  (2017)  mengenai  analisis  sentimen pada opini terhadap  film di Twitter sudah dibuktikan
bahwa  perbaikan  kata  tidak  baku  memberikan pengaruh  akurasi  yang  lebih  baik  terhadap  hasil klasifikasi. Pada penelitian  ini digunakan kamus kata tidak  baku  dan  normalisasi Levenshtein  Distance untuk  memperbaiki  kata  yang  tidak  baku  menjadi kata baku dengan pengklasifikasian Naive Bayes [5]. Kemudian penelitian yang dilaksanakan Antinasari,  et  al.  (2017)  mengenai  analisis  sentimen pada opini terhadap  film di Twitter sudah dibuktikan bahwa  perbaikan  kata  tidak  baku  memberikan pengaruh  akurasi  yang  lebih  baik  terhadap  hasil klasifikasi. Pada penelitian  ini digunakan kamus kata tidak  baku  dan  normalisasi Levenshtein  Distance untuk  memperbaiki  kata  yang  tidak  baku  menjadi kata baku dengan pengklasifikasian Naive Bayes [6]. Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Firdaus, Y.M.  (Maret  2019)  dengan  metode Naïve  Bayes Classifier untuk  mengklasifikasi  tingkat  prestasi akademik  santri  pondok  pesantren  mahasiswa, kriteria  yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah  nilai materi  pokok,  nilai  pemahaman  konsep  dan praktikum, nilai sikap dan perilaku, nilai  lima sukses santri,  nilai  kegian  ekstrakurikuler,  absensi  dan keaktifan  dan  nilai  prestasi  kuliah.  Dari  hasil pengujian  aplikasi  yang  telah  dibuat  dengan  metode Naive  Bayes  Classifier untuk  memprediksi  predikat prestasi  akademik  Santri,  mampu  menghasilkan akurasi  dengan  nilai  76%.  Pengujian  algoritma  ini dilakukan  menggunakan  perhitungan  probabilitas yaitu  membandingkan  predikat  pada  data  lama dengan predikat hasil prediksi[7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  I  Komang Somawirata,  A.F.  (Februari  2018)  mengenai  sistem pakar  diagnosa  diabetes  mellitus  dengan  metode Naïve  Bayes berbasis  online.  Penelitian  yang dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  semua  gejala dari  diabetes  tipe  A  dan  tipe  B  dan  dimasukkan kedalam  database  bernama  data  training,  selanjutnya sesuai  dengan  keilmuan  pakar  data  tersebut  disusun menjadi  rule/aturan  pengetahuan  yang  nanti  akan digunakan  untuk  menentukan  diagnose  penyakit diabetes tipe A atau tipe B[8].

## 2.2 Twitter
Twitter diluncurkan  sebagai  situs micro - blogging pada  Maret  2006  yang  memungkinkan pengguna  untuk  mengirim update  status hingga  140 karakter,  yang  dikenal  sebagai tweets .  Sejak diluncurkan, twitter telah  mengumpulkan  basis pengguna  yang  besar  dan  sekarang  memiliki  lebih dari  300  juta  pengguna  per  Juni  2011.  Banyaknya pengguna  Twitter  memberikan  pengaruh  besar  bagi masyarakat  dalam  memberikan  penilaian  berupa pendapat  atau  komentar  terhadap  suatu  peristiwa yang sudah atau sedang terjadi.

## 2.3 Pre Processing Text
Prerocessing merupakan proses untuk mempersiapkan  data  mentah  sebelum  dilakukan proses  lain.  Pada  umumnya, preprocessing data
dilakukan dengan cara mengeliminasi data yang tidak sesuai atau mengubah data menjadi bentuk yang lebih mudah  diproses  dalam  sistem. Preprocessing sangat penting  dalam  pembuatan  analisis  sentimen  terutama untuk  media  sosial  yang  sebagian  besar  berisi  kata  – kata  atau  kalimat  yang  tidak  formal  dan  tidak terstruktur serta memiliki noise yang besar.

## 2.4 Text Mining
Text  mining adalah  proses  mengeksplorasi  dan menganalisis  sejumlah  besar  data  teks  tidak terstruktur  yang  dibantu  oleh  perangkat  lunak  yang dapat  mengidentifikasi  konsep,  pola,  topik,  kata kunci, dan atribut lainnya dalam data. Ini juga dikenal sebagai  analisis  teks,  meskipun  beberapa  orang menarik  perbedaan  antara  dua  istilah.  Dalam pandangan  itu,  analitik  teks  adalah  aplikasi  yang diaktifkan oleh penggunaan teknik text  mining untuk memilah - milah set data[9].

## 2.5 Naïve Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier merupakan  salah  satu metode  yang  populer  untuk  keperluan data  mining karena  penggunaannya  yang  mudah  dan  dalam pemroresan  memiliki  waktu  yang  cepat,  mudah diimplementasikan  dengan  strukturnya  yang  cukup sederhana  dan  memiliki  tingkat  efektifitas  yang tinggi.  Teorema  Bayes  merupakan  teorema  yang mengacu  pada  konsep  probabilitas  bersyarat.  Secara umum  teorema  bayes  dapat  dinotasikan  pada persamaan 1 berikut :
…….(1)
Terdapat  dua  kejadian  terpisah  misalkan  X  dan H.  X  adalah  data  dengan class yang  belum  dikathui, H  adalah  hipotesis  yang  merupakan  suatu class spesifik,  P(H|X)  merupakan  Probabilitas  hipotesis  H berdasar  kondisi  X  ( posteriori  probabilitas ),  P(H) merupakan Probabilitas hipotesis H ( prior probabilitas ),  P(X|H)  merupakan  Probabilitas  X berdasarkan  kondisi  pada  hipotesis  H,  dan  P(X) adalah  Probabilitas  X.  Teorema  Bayes  sering  pula dikembangakn mengingat berlakunya hukum probabilitas total menjadi seperti berikut ini :
…(2)
i :  1,2,3,  n  merupakan  jumlah  data  hipotesis ( prior  probabilitas ).  Untuk  menjelaskan  Teorema Naïve Bayes, perlu diketahui bahwa proses klasifikasi memerlukan  sejumlah  petunjuk  untuk  menentukan kelas  apa  yang  cocok  bagi sampel yang  dianalisis tersebut.  Karena  itu,  Teorema  Bayes  di  atas disesuaikan sebagai berikut:
...(3)
Di  mana  Variabel  C  merepresentasikan  kelas, sementara  variabel  F 1 ...  F n merepresentasikan karakteristik  petunjuk  yang  dibutuhkan  untuk
melakukan klasifikasi. Maka rumus tersebut menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel karakteristik  tertentu  dalam  kelas  C  ( Posterior ) adalah  peluang  munculnya  kelas  C  (sebelum masuknya sampel tersebut,  seringkali  disebut prior ), dikali  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik- karakteristik sampel pada  kelas  C  (disebut  juga likelihood ),  dibagi  dengan  peluang  kemunculan karakteristik-karakteristik sampel secara global (disebut  juga evidence ).  Karena  itu,  rumus  di  atas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut:
…(4)
Nilai Evidence selalu  tetap  untuk  setiap  kelas pada  satu sampel .  Nilai  dari posterior tersebut nantinya  akan  dibandingkan  dengan  nilai-nilai posterior  kelas  lainnya  untuk  menentukan  ke  kelas apa  suatu sampel akan  diklasifikasikan.  Penjabaran lebih  lanjut  rumus  Bayes  tersebut  dilakukan  dengan menjabarkan  (C,F 1 ,  ...  ,  F n )  menggunakan  aturan perkalian sebagai berikut:
..(5)
Dapat  dilihat  bahwa  hasil  penjabaran  tersebut menyebabkan semakin banyak dan semakin kompleksnya faktor - faktor syarat yang mempengaruhi  nilai  probabilitas,  yang  hampir mustahil  untuk  dianalisa  satu  persatu.  Akibatnya, perhitungan  tersebut  menjadi  sulit  untuk  dilakukan. Disinilah digunakan asumsi independensi yang sangat tinggi  ( naif ),  bahwa  masing-masing  petunjuk  (F 1 ,F 2 , ...,  F n )  saling  bebas  ( independen )  satu  sama  lain. Dengan  asumsi  tersebut,  maka  berlaku  suatu kesamaan sebagai berikut:

## ….(6)
Persamaan  di  atas  merupakan  model  dari teorema  Naïve  Bayes  yang  selanjutnya  akan digunakan dalam proses klasifikasi.

## 2.6 Evaluasi
Permormance  measure merupakan  tahapan terakhir  dalam  klasifikasi  teks.  Pada  tahap  ini  akan mengevaluasi  hasil  percobaan,  membandingkan  dan menganalisis  terhadap  kinerja  klasifikasi  teks.  Pada penelitian ini metode evaluasi yang digunakan adalah Recall, Precision, dan F-measure.
Tabel 1 Confusion Matrix Predicted Class True Class Positif Negatif Positif True Positif(TP) False Positif (FP) Negatif False Negatif(FN) True Negatif (TN) Keempat parameter diatas digunakan untuk menghitung 3 metode evaluasi yakni : 1. Recall , yaitu perbandingan jumlah dokumen yang relevan terkenali dengan jumlah seluruh dokumen relevan. Recall memiliki rumusan sebagai  berikut :
…………….…(7)
2. Precision, yaitu  perbandingan  jumlah  dokumen yang  relevan  terkenali  dengan  jumlah  dokumen yang  terkenali.  Precision  memiliki  persamaan sebagai berikut :
…………..(8)
3. F-Measure ,  merupakan  nilai  yang  mewakili
sluruh kinerja sistem yang merupakan penggabungan  nilai Recall dan Presicion . F- measure memiliki persamaan sebagai berikut :
…………..(9)
Nilai recall,  precision dan F-measure dinyatakan dalam  persen.  Semakin  tinggi  persentase  ketiga  nilai tersebut  menunjukan  semakin  baik  kinerja  sistem klasifikasi teks otomatis.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Gambaran Umum Sistem

## Gambar 1  Gambaran Umum Sistem
Sistem  ini  dimulai  dengan  melakukan crawling data secara otomatis  menggunakan API twitter untuk mendapatkan tweets .  Lalu  melewati  tahap pre
processing .  Output  dari  sistem  ini  merupakan  data dengan  nilai  ouput  positif  atau  negatif  yang diklasifikasikan  oleh  sistem  berdasarkan  nilai probabilitas yang ada.

## 3.2 Flowchart Sistem
Flowchart  sistem  ini  menjelaskan  proses berjalananya  aplikasi  seperti  ditunjukkan  pada  pada Gambar 2
Gambar 2  Flowchart Sistem
Berdasarkan  flowchart  pada  Gambar  2,  sistem dimulai  dengan  login  oleh  admin  selaku  pengelola sistem  tersebut.  Kemudian  dilakukan crawling data secara  realtime  yang  langsung  diinputkan  ke  dalam tb_crawling.  Selanjutnya  dilakuakn pre    processing text dimana data  yang sudah di crawling dibersihkan terlebih  dahulu  untuk  diinputkan  ke  dalam  tb_data sebagai tempat penampungan data yang  sudah  bersih untuk dihitung nilai probabilitasnya. Setelah dilakukan  perhtiungan  probabilitas  pada  dokumen tweets yang  sudah  bersih,  proses  berikutnya  adalah melakukan  klasifikasi  sentimen  ke  kelas  manakah dokumen tweets itu  akan  diklasifikasikan.  Ke  dalam sentimen  positif    atau  negatif  yang  kemudian disimpan  ke  dalam  tb_sentmen  dan  proses  pun selesai.

## 3.3 Pengumpulan Dataset
Data didapatkan dari hasil proses Crawling data tweet . Crawling merupakan proses pengumpulan data dari media sosial twitter dengan melakukan pencarian melalui  suatu  kata  kunci  tertentu.  Pada  proses crawling ini
menggunakan hashtags #coronavirusindonesia  dan  #covid19.  Data  akan diklasifikasi secara manual dengan memberikan label positif  atau  negatif.  Klasifikasi  label  positif  dan negatif  pada  data  training  dilakukan  secara  manual Berikut contoh dokumen hasil crawling terdapat pada tabel 2.
Tabel 2 Contoh  Data Hasil Crawling Tweet Kategori RT@KRjogjadotcom: Pertama  Kali  DIY ‘Zero’ Kasus Positif ? Kebersihan  Lampaui DKI,  Pasien  Positif Corona  @anisbaswedan!!
?

## 3.4 PreProcessing Text

## Gambar 3 Tahapan Preprocessing
3.5 Case Folding
Tahap case folding merupakan proses penyamaan  huruf  pada    dokumen tweet dengan mengubah  huruf  kapital  jadi  huruf  kecil,  supaya merenggangkan  kata  berlebih  -  lebihan  dikarenakan perbedadaan huruf, dan akan menghasilkan dokumen tweet baru. Berikut contoh tweet yang dihasilkan dari tahap case folding bisa dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Tahap Case Folding Input Proses Output Proses Kebersihan Lampaui DKI, Pasien Positif Corona  @anisbaswedan!! kebersihan
lampaui dki,
pasien positif corona  @aniesbaswedan!!

## 3.6 Cleansing
Tahap cleansing adalah  proses  yang  bertujuan untuk  menghilangkan  tweet    dari  kata  yang  kurang dibutukan  seperti  simbol  HTML,  kata  kunci, hastags(#), username, email dan simbol (!@#%<>[]=;:”,’&^$*+_-/?), yang akan menghasilkan  dokumen tweet baru.  Berikut  contoh dokumen tweet yang  menjadi  keluaran  dari  tahap cleansing bisa dilihat pada tabel 4
Tabel 4 Tahap Cleansing
Input Proses Output Proses
kebersihan lampaui dki, pasien positif corona  @aniesbaswedan!! kebersihan lampaui dki pasien positif corona 

## 3.7 Convert Emoticon
Pada  tahap  ini,  mengubah  bentuk emoticon seperti  ‘  ’  atau  ‘  ’  menjadi  kata  yaitu  ‘emot senang’  dan  ‘emot  sedih’.  Sebagai  gambaran  dari proses covert  emoticon berikut  contoh tweet yang dihasilkan terdapat pada tabel 5
Tabel 5 Tahap Convert Emoticon Input Proses Output Proses kebersihan lampaui dki, pasien positif corona  @aniesbaswedan!! kebersihan lampaui dki pasien positif corona 3.8 Convert Negation Proses convert negation bertujuan untuk transformasi kata negasi yang tergabung dalam tweet . Kata tersebut  akan  mengganti  arti  suatu  sentimen  pada  tweet tersebut,  kata  negasi  akan  tergabung  dengan  kata setelahnya.  Contoh  kata  negasi  ’tidak’,  banyak  lagi  kata negasi  yang  akan  menghasilkan  dokumen tweet baru. Berikut  contoh tweet yang  dihasilkan  dari  tahap convert negation terdapat pada tabel 6.
Tabel 6 Tahap Convert Negation Input Proses Output Proses kebersihan lampaui dki, pasien positif corona
 @aniesbaswedan!!
kebersihan lampaui dki pasien positif corona emot senang

## 3.9 Tokenizing
Pada  tahap  tokenzing  yaitu  pemotongan  setiap kata  dalam tweet menjadi  kata  tunggal.  Sebagai gambaran dari proses tokenizing berikut contoh tweet yang dihasilkan terdapat pada tabel 7
Tabel 7 Tahap Tokenizing Input Proses Output Proses kebersihan lampaui dki, pasien positif corona  @aniesbaswedan!!
‘kebersihan’ ‘lampaui’ ‘dki’ ‘pasien’ ‘positif’ ‘corona’ ‘emot’ ‘senang’

## 3.10 Stopword Removal
Stopword  Removal ,  yakni  teknik  yang  bertujuan untuk    menghapus  kata  di  dalam  dokumen  dataset,  kata tersebut seperti “di”, “ke”, “dari”, “yang”, “sedang”, “ini”, karena  dianggap  tidak  memberikan  deskripsi  sesuatu
dalam  bahasa  Indonesi.  Tapi  pada  teks  klasifikasi  kata semacam  “tidak”,  “bukan”,  “tanpa”  kurang  penting sehingga kata tersebut tidak  ikut dibuang. Berikut contoh hasil tahap stopword removal terdapat pada tabel 8
Tabel 8 Tahap Stopword Removal Input Proses Output Proses kebersihan lampaui dki, pasien positif corona  @aniesbaswedan!! kebersihan lampaui dki pasien positif corona
senang

## 3.11 Stemming
Pada  tahap stemming yaitu  mengubah  kata sesuai aturan yang ada dengan menghilangkan prefix, sufix,  konfix  pada  dokumen  atau  mengubah  kata  - kata  tersebut  menjadi  kata  dasar.  Sebagai  gambaran dari  proses stemming berikut  contoh tweet yang dihasilkan terdapat pada tabel 9
Tabel 9 Tahap Stemming Input Proses Output Proses kebersihan lampaui dki, pasien positif corona  @aniesbaswedan!! bersih lampaui dki pasien positif corona senang

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengujian Sistem
Pada pengujian sistem klasifikasi ini, digunakan 100 dokumen tweet .  Untuk mengetahui pengaruh jumlah data latih  terhadap  efektifitas naïve  bayes  classifier maka diambil  beberapa  kombinasi  jumlah  dokumen  latih  dan dokumen  uji.    Hasil  perhitungan  pada  data  testing  dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10 Nilai Probabilitas Data Probabilitas Positif Negatif Data1 1.03182216 1.9177117 Data2 2.5486026 4.9668784 Data3 2.5486026 4.96687848 Data4 2.5486026 4.96687848 Data5 2.5486026 4.96687848
Berdasarkan hasil yang diperoleh pada tabel 10, kedua nilai probabilitas kemudian  dibandingkan nilai terbesar  untuk  menentukan  klasifikasi  sentimen  dari data tersebut. Dapat dilihat pada tabel 11 berikut
Tabel 11 Klasifikasi Data Testing Data Sentimen Data1 Negatif Data2 Negatif Data3 Negatif Data4 Negatif Data5 Negatif

## 4.2 Halaman Preprocessing
Pada halaman ini disajikan proses preprocessing dengan cara menekan tombol proses yang akan diolah sistem  dari  database  pada  tabel  crawling  yang hasilnya  akan  ditampung  ke  dalam  tabel  hasil processing dan  hasilnya  akan  ditampilkan  pada kolom  dibawah  tombol  proses  tersebut.  Tampilan halaman pre processing dapat dilihat pada gambar 4

## Gambar 4 Tampilan Halaman Preprocesing

## 4.3 Halaman Pembobotan
Halaman ini terdapat tombol proses yang ketika ditekan  akan  memproses  perhitungan  probabilitas positif  dan  negatif  dokumen testing .  Hasil  dari probabilitas  ini  akan  dibandingkan  mana  nilai  yang lebih  besar  diantara  kedua  probabilitas  tersebut, sehingga  jika  probabilitas  positif  lebih  besar,  maka nilai  sentimennya  bisa  diketahui  positif  dan  jika sebaliknya  probabilitas  negatif  bernilai  lebih  tinggi, maka termasuk sentimen negatif. Tampilan pembobotan dapat dilihat pada gambar 5

## Gambar 5 Tampilan Halaman Pembobotan

## 4.4 Halaman Klasifikasi
Halaman ini merupakan halaman hasil klasifikasi naïve bayes,  dimana  halaman  ini ditampilkan  dokumen tweets serta  sentimennya  yaitu positif  atau  negatif.  Tampilan  halaman  klasifikasi dapat dilihat pada gambar 6

## Gambar 6 Tampilan Halaman Klasifikassi

## 4.5 Evaluasi
Evaluasi  bertujuan  untuk  mengecek  kebenaran hasil  klasifikasi  dengan  menghitung  berapa  angka yang  diperoleh.  Acuan  yang  dipakai  untuk  tahap
evaluasi  yakni  perhitungan  tabel  matriks  klasifikasi ( confussion  matrix ).  Dari  dokumen tweet sebanyak sebanyak  100  dokumen,  menghasilkan  perhitugan confussion matrix seperti pada tabel 12.

## Tabel 12 Confussion Matrix
Predicted Class True Class Total Positif Negatif Positif 21 43 64 Negatif 5 6 9 Total 26 49 75 Tabel 13 Pengukuran Akurasi Measure Result Percent Recall 32 Precission 80 F- Measure 45 Rata-rata akurasi 77%
Berdsarkan tabel 12, diperoleh dokumen dengan prediksi  positif  dan  faktanya  positif  sebanyak  21 tweet, dokumen  dengan  prediksi  positif  dan  faktanya negatif  sebanyak 43 tweet, dokumen dengan prediksi negatif  dan  faktanya  negatif  sebanyak  6 tweet, serta dokumen dengan prediksi negatif dan faktanya positif sebanyak 5 tweet. Berdasarkan hasil rata-rata akurasi yang  ditunjukkan  pada  tabel  4.8,  dengan  dokumen sebanyak 75 tweet diperoleh hasil pengukuran akurasi recall 32%, precission 80%, F-Measure 45%  serta rata-rata akurasi 36%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilaksanakan,
dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem yang dibangun telah mampu mentransformasi  sentimen  yang  berupa  teks opini  dari  Twitter  sehingga  dapat  menampilkan informasi sentimen masyarakat terhadap COVID-19  di  Indonesia  yang  bersifat  positif dan negatif.
2. Penggunaan  metode Naïve  Bayes  Classifier pada  penelitian  ini  tidak  menjamin  ketepatan dalam proses klasifikasi.
3. Dari  dokumen  sebanyak  75  dokumen,  hasil pengukuran akurasi recall 32%, precission 80%, F-Measure 45% serta rata-rata akurasi 36%.
4. Jumlah  data  yang  diproses  dan  ketepatan  tahap pemberishan  teks  atau processing  text dalam sistem mempengaruhi tingkat keakuratan kinerja klasifikasi  teks  menggunakan  metode Naïve Bayes Classfier .
5. Tingkat  kemiripan  antar  dokumen tweet dan dokumen  berulang  yang  disebabkan  oleh  fitur retweet pada  Twitter  menyebabkan  terjadinya pengulangan  dokumen  yang  sama  sehingga dalam  satu  daftar  data  yang  diperoleh  terdapat beberapa tumpukan data yang sama.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka penulis dapat memberikan saran-saran untuk pengembangan selanjutnya antar lain :
1. Meningkatkan  tahap processing  text menjadi lebih maksimal.
2. Menambah stopword dan stemming dengan menyesuaikan terhadap sentimen yang dikerjakan  sehingga  dalam processing  text bisa ditingkatkan  dalam  pembersihan  dokumen tweet .
3. Menambah jumlah data yang akan diproses agar tingkat  akurasi  semakin  baik,  juga  sistem  bisa dikembangkan  untuk  mengklasifikasikan  topik lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indonesia.com, C. (2020, Maret  Jumat). Update Corona 20 Maret: 369 Kasus, 32 Meninggal, 17 Sembuh. DKI Jakarta, Indonesia.
[2] Syakuro, A. (2017). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap E-Commerce Pada Media
Sosial  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier (NBC) Dengan Seleksi FItur Information Gain (IG). 1-72.
[3] Moh  Yasid,  L.  J.  (2019).  Analisis  Sentimen Maskapai Citilink Pada Twitter Dengan Metode Naive  Bayes. Jurnal  Ilmiah  Informatika  (JIF) , 83 - 85.
[4] Swandy  Raja  Manaek  Pakpahan,  I.  M.  (2019). Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Performa Klub  Sepak  Bola  Pada  Dokumen  Twitter Menggunakan Support Vector Machine Dengan
Perbaikan Kata Tidak Baku. Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 7259-7267.
[5] Faishol  Nurhuda,  S.  W.  (2014).  Analisis Sentimen  Masyarakat  terhadap  Calon  Presiden Indonesia  2014  berdasarkan  Opini  dari  Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier. Jurnal Itsmart , 35-42.
[6] Prananda  Antinasari,  R.  S.  (2017).  Analisis Sentimen  Tentang  Opini  Film  Pada  Dokumen Twitter  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Naive  Bayes  Dengan  Perbaikan  Kata  Tidak Baku. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 1733-1741
[7] Firdaus, Y. M. (Maret 2019). Penerapan Metode Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Mengklasifikasi TIngkat  Perstasi  Akademik  Santri  Pondok Pesantren  Mahasiswa  (PPM)  Baitul  Jannah Malang. Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika , 327-336.
[8] I  Komang  Somawirata,  A.  F.  (Februari  2018).
Sistem  Pakar  Diagnosa  Diabetes  Mellitus
Dengan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Online. Jurnal MNEMONIC , 1-3.
[9] Arni, U. D. (2018, 10 25). Apa itu Text Mining? Retrieved  from  Garuda  Cyber  Indonesia: https://garudacyber.co.id/artikel/1254-apa-itu- text-mining