Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4249

## PERBANDINGAN
ANALISIS

## SENTIMEN
SETELAH PILPRES 2024 DI TWITTER

## MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING
Imam Syahrohim 1 , Septian Dwi Saputra 2 , Rizal Wahyu Saputra 3 ,
Viktor Handrianus Pranatawijaya 4 , Ressa Priskila 5 1,2,3 Universitas Palangkaraya; Jl. Yos Sudarso; Kota Palangkaraya; Kalimantan Tengah; Telp (0536)3227111
Riwayat artikel:
Received: 26  Maret  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Analisis Sentimen; Naive Bayes; Support Vector Machine; Logistic Regression.
Corespondent Email: syahrohim55@mhs.eng.upr.ac.id
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  opini masyarakat  di  media  sosial  Twitter  setelah  Pemilihan  Presiden  2024 menggunakan  beberapa  algoritma  machine  learning  yaitu  Naive  Bayes, Support  Vector  Machine,  dan  Logistic  Regression.  Data  yang  digunakan bersumber dari Twitter dengan total 4.260 data yang terdiri dari 3 dataset calon presiden  (Ganjar  Pranowo,  Anies  Baswedan,  dan  Prabowo  Subianto). Dilakukan  proses  crawling  data,  pembersihan  data,  pelabelan  data menggunakan Vader, dan pelatihan data dengan TF-IDF sebelum dilakukan klasifikasi  sentimen.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  algoritma Logistic Regression memiliki performa terbaik pada dataset Ganjar Pranowo dengan  akurasi  84,39%,  presisi  84,92%,  recall  84,39%,  dan  f-measure 81,52%.  Penelitian  ini  memberikan  insight  tentang  perbandingan  performa algoritma  klasifikasi  dalam  kasus  analisis  sentimen  pada  media  sosial  yang dapat digunakan sebagai referensi untuk penelitian serupa di masa mendatang.
Abstract. This study aims to analyze public opinion sentiment in social media on  Twitter  following  the  2024  Presidential  Election  using  many  machine learning  algorithms,  including  Naive  Bayes,  Support  Vector  Machine,  and Logistic Regression. The data used is derived from Twitter and totals 4.260, consisting  of  three  presidential  datasets  (President  Ganjar  Pranowo, President Anies Baswedan, and President Prabowo Subianto). Before doing a sentimen  classification,  the  following  processes  are  carried  out:  data crawling, data pembersihan, data pelabelan using Vader, and data training using  TF-IDF.  The  experiment's  results  show  that  the  Logistic  Regression algorithm performs optimally on the Ganjar Pranowo dataset, with accuracy of 84.39%, prediction of 84.92%, recall of 84.39%, and f-measure of 81.52%. This study provides insight into the performance comparison of classification algorithms in the context of sentiment analysis on social media, which may be used as a reference for future research.

## 1. PENDAHULUAN
Pemilu  merupakan  ajang  pemilihan  setiap lima tahun sekali, yang mana akan dilaksanakan serentak  di  seluruh  indonesia.  Media  sosial adalah  sebuah  media  online  yang  bisa digunakan  untuk  melakukan  berbagai  hal seperti  yang  paling  populer  dilakukan  adalah memposting  sebuah  opini  ke  media  online. Salah  satu  media  yang  populer  untuk  hal tersebut  adalah  Twitter  atau  X.  Kemudahan
yang  diberikan  dalam mengakses  media  sosial dapat memberikan banyak opini yang disampaikan  oleh  masyarakat,  yang  dapat memengaruhi  stigma  atau  stereotip  yang melekat  pada  seorang  kandidat  atau  calon. Opini-opini yang ada di laman twitter menarik untuk  diklasifikasikan  ke  dalam  sentimen positif ataupun sentimen negative[1].
Implementasi analisis sentimen akan membantu berbagai  opini  dari  tweet  tersebut,  karena  kita
dapat  hasil  dari  tweet  tersebut  apakah  bernilai positif  dan  negatif[2].  Pada  penelitian  ini diharapkan dapat menyelesaikan masalah yaitu mempolarisasi  opini  negatif  dan  positif  yang ada  di  jejaring  media  sosial  X.  Metode  yang dapat diimplementasikan yaitu Analisis Sentimen. Analisis Sentimen merupakan teknik yang  dapat  mendeteksi  opini  terhadap  sebuah subjek dalam suatu kumpulan data[3]. Dengan menggunakan metode Machine Learning maka diharapkan akan memudahkan dalam melakukan  polarisasi  opini  negatif  dan  positif yang ada cepat .
Penelitian ini dibuat karena pada pemilihan presiden  yang  ke-8  banyak  sekali  opini  yang bertebaran  di  media  sosial  yang  menyoroti berbagai paslon setelah dilakukan pencoblosan serentak pada 14 februari 2024. Pada penelitian ini  akan  membandingkan  metode  Machine Learning  seperti  Naive  Bayes,  Support  Vector Machine,  dan  Logistic  Regression  yang digunakan  untuk  membuat  pengklasifikasian atau polarisasi opini dengan menggunakan data yang telah dikumpulkan menggunakan crawling  data.  Hasil  yang  didapatkan  dari penelitian akan membandingkan tingkat accuracy pada setiap metode Machine Learning yang digunakan untuk mempolariasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tahapan  penelitian  ini  dapat  diketahui  melalui diagram  alir  yang  telah  dibuat  pada  Gambar  2.1. Tahap pertama yang dilakukan adalah studi literatur untuk  menemukan  sebuah  landasan  teori  dan resfrensi  yang  dapat  mendasari  penelitian  yang dilakukan ini.

## Gambar 2.1 Diagram Alir

## 2.1 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mengekstrak  opini,  memahami, dan  mengolah  data  teks  secara  otomatis  untuk menentukan  sentimen  yang  terdapat  dalam  suatu opini. Metode ini berguna untuk mengetahui apakah opini tersebut positif, negatif, atau netral[4].
Pada  analisis  sentimen  tingkat  dokumen, pendekatan  yang  diambil  adalah  memperlakukan keseluruhan isi dokumen sebagai satu kesatuan dan mengategorikannya  ke  dalam  sentimen  positif  atau negatif  secara  keseluruhan.  Dengan  kata  lain, analisis ini tidak memecah dokumen ke dalam unit- unit  yang  lebih  kecil  seperti  kalimat  atau  frase, melainkan  menganalisis  keseluruhan  teks  sebagai satu  objek  tunggal.  Tujuan  utamanya  adalah menentukan apakah sentimen umum yang disampaikan  dalam  dokumen  tersebut  cenderung positif atau negatif. Pendekatan ini sesuai digunakan ketika  peneliti  atau  analis  ingin  mendapatkan gambaran  sentimen  umum  dari  sebuah  dokumen panjang,  seperti  ulasan  produk,  artikel  opini,  atau laporan tahunan perusahaan, tanpa harus menyelami setiap  detail  di  dalamnya.  Metode  ini  bertujuan untuk  menentukan  apakah  keseluruhan  konten dokumen  cenderung  menuju  sentimen  yang  positif atau  negatif[5].  analisis  sentimen  juga  dapat digunakan untuk memahami emosi yang terkandung dalam cuitan yang disampaikan di Twitter. Dengan menganalisis  teks  dari  cuitan,  algoritma  analisis sentimen  dapat  mengidentifikasi  apakah  cuitan tersebut  mencerminkan  sentimen  positif,  negatif, atau netral. Selain itu, dalam beberapa kasus, analisis sentimen  juga  dapat  mencoba  mengidentifikasi emosi  khusus  seperti  kegembiraan,  kemarahan, kesedihan, atau kecemasan yang terkandung dalam cuitan tersebut. Hal ini dapat memberikan wawasan tambahan  tentang  bagaimana  pengguna  Twitter merespons suatu topik atau peristiwa tertentu.

## 2.2 Crawling Data
Metode  crawling  data  adalah  suatu  teknik pengambilan data dari suatu website secara otomatis dengan  menggunakan  program  komputer.  Metode ini  memungkinkan  pengambilan  data  dari  berbagai sumber secara efisien dan terstruktur, sehingga dapat digunakan  untuk  berbagai  keperluan  seperti penelitian,  analisis,  dan  pengembangan  aplikasi[6]. Dengan  metode  ini  dapat  mengambil  dan mengumpulkan  data  dari  internet  secara  sistematis dan  terorganisir  menggunakan  program  komputer yang disebut web crawler atau bot crawler.

## 2.3 Data Cleaning
Disebabkan fakta bahwa data yang dikumpulkan untuk  penelitian  berasal  dari  data  langsung  yang ditemukan  di  Twitter,  peneliti  merasa  bahwa  ada kemungkinan bahwa data tersebut masih kotor dan memerlukan pembersihan tambahan. Untuk melakukan  pembersihan  ini,  peneliti  melakukan beberapa langkah yang akan dibahas di bawah ini :

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) XX (XXXX) XXXXXX Author et al
2.3.1 Penghapusan Link, Hashtag(#), dan At(@)
Terkadang  tweet  warganet  memuat  link, hashtag,  dan  mention  akun  lain.  Hal  ini  dapat mengganggu proses analisis. Dalam hal ini ketiga tersebut  dapat  mengganggu  proses  analisis  yang dilakukan. Sehingga kita perlu menghapusnya[7].

## 2.3.2 Perbaikan Ejaan
Banyak  data  yang  tidak  menggunakan  EYD ditemukan selama proses pembersihan
selanjutnya,  jadi  diperlukan  perbaikan  untuk mengurangi ambiguitas.
2.3.3 Pelabelan Data Karena metode klasifikasi diperlukan, penelitian  yang  akan  datang  akan  membutuhkan label  kelas  dan  data  yang  dikumpulkan  akan dilabeli karena masih bersifat mentah[7].

## 2.3.4 Penghapusan Data Duplikat
Beberapa  akun  melakukan  retweet  atau memposting tweet yang sama lebih dari satu kali. Hal  ini  dapat  menyebabkan  data  duplikat  yang dapat  memengaruhi  hasil  penelitian.  Oleh  karena itu, data duplikat dihapus[7].

## 2.3.5 Penghapusan Tanda Baca dan Perubahan Lowercase
Tanda  baca  dihapus  dan  semua  huruf  diubah menjadi lowercase (huruf kecil) untuk menyamakan bentuk huruf dari setiap kalimat[7].

## 2.3.6 Menghapus Stopword
Dalam  proses  penambangan  data,  kata-kata yang  tidak  penting  atau  stopword  seringkali dihapus  karena  beberapa  kalimat  mengandung informasi  yang  kurang  signifikan.  Tindakan  ini dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  analisis data.

## 2.3.7 Stemming
Dalam  beberapa  cuitan,  beberapa  kata  telah ditambahkan  afiks,  menambah  keragaman  kamus kata. Metode stemming digunakan untuk mengubah  kata  menjadi  bentuk  baku  atau dasarnya[8].

## 2.4 Vader (Valence Aware Dictonary And
Sentiment Reasoner)
VADER adalah sistem analisis sentimen berbasis leksikon yang dikhususkan untuk analisis teks pada media  sosial  seperti tweet ,  update  status,  komentar online.  Salah  satu  keuntungan  menggunakan pendeteksian  polaritas  VADER  adalah  tersedianya kamus  yang  mencakup  nilai  setiap  kata.  Apakah hasil preprocessing teks positif, negatif, atau neutral
akan  dinilai  menggunakan  lexicon,  dan  skor  total (compound) akan ditambahkan[9].

## 2.5 TF-IDF  (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document Frequency)  adalah  metrik  statistik  yang  sering digunakan  dalam  analisis  teks  dan  pencarian informasi  untuk  menilai  signifikansi  suatu  kata dalam sebuah dokumen atau koleksi dokumen. Term Frequency  (TF)  mengukur  seberapa  sering  suatu kata  muncul  dalam  sebuah  dokumen.  Pendekatan umum  untuk  menghitung  TF  adalah  dengan membagi  jumlah  kemunculan  kata  tersebut  dengan jumlah  total  kata  dalam  dokumen[10].  Inverse Document  Frequency  (IDF)  adalah  metode  untuk mengevaluasi pentingnya suatu kata dalam konteks keseluruhan  koleksi  dokumen.  Kata-kata  yang jarang  muncul  di  seluruh  koleksi  dokumen cenderung memiliki nilai IDF yang lebih tinggi[11].

## 2.6 Pattern Evaluation
Setelah  proses  data  mining  menggunakan algoritma naive bayes, penting untuk mengevaluasi model  yang  dihasilkan.  Evaluasi  ini  melibatkan beberapa  metrik,  seperti  akurasi  dan  Area  Under Curve (AUC).

## 2.6.1 Akurasi
Nilai  persentase  yang  diperoleh  dari  set  tupel data  yang  telah  diklasifikasi  secara  benar  oleh model  dikenal  sebagai  metrik  akurasi.  Fungsi metrik  akurasi  ini  adalah  untuk  mengevaluasi kemampuan model untuk membedakan tupel dari berbagai  kelas.  Persamaan  5  berisi  persamaan untuk metrik ini.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑃+𝑁

## 2.6.2 Area Under Curve (AUC)
Metric ini menghitung sebagian nilai dari  luas persegi  yang  menghasilkan  grafik  Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve, yang hasil AUC-nya  selalu  berada  pada  0,0  dan  1,0.  Nilai False  Positive  (FP)  dan  True  Positive  (TP) digunakan  pada  sumbu  x  ROC  Curve  dan  pada sumbu y, masing-masing. Persamaan untuk setiap nilai ini ditemukan pada persamaan 6 dan 7.
Gambar 2.2 Kualitas Model AUC
NILAI AUC
Kualitas 0.90 – 1.00 Excellent classification 0.80 – 0.90 Good classification 0.70 – 0.80 0.60 – 0.70 0.50 – 0.60 Fair classification Poor classification Failure
𝑇𝑃 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
𝐹𝑃 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝐹𝑃
𝐹𝑃+𝑇𝑁

## 2.7 Model Machine Learning
Model algoritma Machine Learning yang digunakan ada 3, yaitu Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine, dan Logistic Regression
1. Support  Vector  Machine  (SVM): Support Vector  Machine  (SVM)  adalah  salah  satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk melakukan klasifikasi data.
SVM  berfungsi  dengan  menemukan  garis pemisah  (hyperplane)  terbaik  yang  dapat memisahkan  dua  kelas  data  secara  optimal. Dalam  kasus  analisis  sentimen,  dua  kelas tersebut adalah sentimen positif dan sentimen negatif.  Hyperplane  yang  ditemukan  oleh SVM akan memaksimalkan jarak antara titik- titik  data  terdekat  dari  masing-masing  kelas dengan  garis  pemisah  tersebut.  Dengan demikian,  SVM  dapat  mengklasifikasikan data baru ke dalam kelas positif atau negatif berdasarkan  posisi  data  tersebut  terhadap hyperplane[12].
2. Naïve Bayes  Classifier  (NBC): NBC (Naive Bayes  Classifier)  adalah  algoritma  yang menggunakan  teori  probabilitas  Bayesian untuk  mengklasifikasikan  data.  Meskipun NBC  umumnya  digunakan  untuk  data  teks atau kategorikal, namun juga bisa diterapkan pada data numerik[13]
3. Logistic Regression (LR): LR adalah algoritma yang digunakan untuk menguji probabilitas suatu variabel dependen dengan variabel bebas.[10]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Crawling
Data untuk penelitian ini dikumpulkan menggunakan
metode
crawling dengan
menggunakan alat colab.research. Proses pengambilan  data  memerlukan  Token  Twitter. Untuk menjalankan alat ini, pengguna diminta untuk memasukkan  kata  kunci  yang  ingin  dicari  dalam tweet.  Data  dikumpulkan  dari  rentang  waktu  tweet antara  tanggal  27  Februari  hingga  2  Maret  2023. Hasil  pengumpulan  data  ini  terdiri  dari  total  4240 tweet,  dengan  1149  tweet  berasal  dari  Ganjar Pranowo,  1553  tweet  dari  Anies  Baswedan,  dan 1358  tweet  dari  Prabowo  Subianto.  Hasil pengambilan data ini akan ditampilkan dalam Tabel 3.1.
Tabel 3 . 1 Hasil Crawling Data
Peneliti ini mengambil atribut dari dataset lainn yang dianggap penting untuk melakukan peninjauan ulang  terhadap  data  Tweet  yang  telah  dikumpul sebelumnya selama proses Crawling  Data. Namun, hanya  atribut  teks  yang  digunakan  untuk  tahap selanjutnya. Jenis atribut yang digunakan ditunjukkan dalam tabel 3.2.

## Tabel 3.2 Atribut Dataset Tweet

## 3.2 Data Cleaning
Proses ini dilakukan beberapa tahapan pembersihan yang akan membuat Data di olah lebih mudah. Pada tahapan pembersihan dari Awal hingga pembersihan perbaikan ejaan akan ditampilkan pada table 3.3.

## Tabel 3.3 Data cleaning
Tahapan  Selanjutnya  Adalah  Menghapus  data double atau  data  yang  terduplikat  untuk  mendapat jumlah data real/asli, kemudian hasil dari perubahan kuantitas jumlah data disajikan pada tabel 3.4.
Tabel 3.4 Hasil Penghapusan Data Duplikat

## 3.4 Pelabelan Data Vader
Tahapan  selanjutnya  adalah  pemberian  label terhadap data dengan menggunakan bantuan Vader , dengan bantuan program sehingga mendapat analisis
Dataset Jumlah Data Ganjar Pranowo 1149 Anies Basweda 1553 Prabowo Subianto Total 1558 4260
Nama Atribut Penjelasan Atribut Tipe Data Atribut created_at Waktu dan tanggal dari pembuatan cuitan tersebut Date and time username Username dari akun twitter yang membuat cuitan tersebut String tweet_url Interaction full_text Link dari Tweet warganet Tersebut Jumlah Interaksi pada tweet Tweet  dari warganet
String Integer String Nama Atribut Sebelum Sesudah
Mengubah semua huruf ke Lowercase @Belok_dong @Miduk17 Bikin konser dimana mana,  yg  datang  pemuda  pendukung  02,  cuma dimanfaatin  buat  hiburan  aja.  Serangan  fajar dimana-mana  sampe  ratusan  ribu  isinya.  Juga cuma  diterima  duitnya,  coblosnya  tetep  02.  G taunya yg pilih g lebih banyak dr anies  Rugi nya double g kira-kira. Kalah terhina. @belok_dong @miduk17 bikin konser dimana mana, yg datang pemuda pendukung 02, cuma dimanfaatin  buat  hiburan  aja.  serangan  fajar dimana-mana  sampe  ratusan  ribu  isinya.  juga cuma  diterima  duitnya,  coblosnya  tetep  02. g taunya  yg  pilih  g  lebih  banyak  dr  anies    rugi nya double g kira-kira. kalah terhina. Menghapus link, hashtag(#), dan at(@) @geloraco awalnya  minta  pemilu  diulang. setelah  beberapa  tps  psu  dan  makin  nyungsep sekarang minta nya baru lagi: diulang tpi 02 gak usah  ikut  wkwkwk ... sehatt  pakk ? sekalian  aja minta  langsung  anies  dilantik  jd  presiden  tanpa pemilu 🤣🤣🤣 awalnya  minta  pemilu  diulang  setelah beberapa  tps  psu  dan  makin  nyungsep sekarang minta nya baru lagi diulang tpi  gak usah  ikut  wkwkwk  sehatt  pakk  sekalian  aja minta  langsung  anies  dilantik  jd  presiden tanpa pemilu Menghapus Stopword Stemming awalnya minta pemilu diulang setelah beberapa tps psu dan makin nyungsep sekarang minta nya baru  lagi  diulang tapi gak  usah  ikut wkwkwk sehatt  pakk  sekalian  aja  minta  langsung  anies dilantik jd presiden tanpa pemilu
Awalnya minta pemilu diulang , makin nyungsep, sekarang minta baru lagi diulang tapi gak  usah  ikut.  Sehat  pak!  Langsung  Anies dilantik presiden tanpa pemilu. Awalnya  minta  pemilu  diulang,  makin nyungsep,  sekarang  minta  baru  lagi  diulang tapi  gak  usah  ikut.  Sehat  pak!  Langsung Anies dilantik presiden tanpa pemilu.
awal  minta  pil  ulang,  makin  nyungsep, sekarang minta baru lagi ulang tapi gak usah ikut.  sehat  pak!  langsung  anies  lantik presiden tanpa pil. Data Sebleum Sesudah Selisih Ganjar Pranowo 1149 1104 45 Anies Basweda 1553 1528 25 Prabowo Subiant 1558 1551 7

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) XX (XXXX) XXXXXX Author et al
sentimen yang beragam, dengan hasil data pada tabel 3.5.

## Tabel 3.5 Label Dataset Validator
3.5  Training Data
85%  data  juga  menggunakan  proses  pelatihan data.  Tujuannya  adalah  agar  pembelajaran  mesin dapat  melatih  data  yang  berupa  kata  atau  teks. Metode  pelatihan  ini  digunakan  untuk  mengetahui hubungan  antara  kata  dan  dokumen  dengan memberikan  bobot  pada  setiap  kata  yang  ada  di dokumen.  Metode  ini  menggabungkan  dua  ide: frekuensi kata yang muncul di dokumen dan inverse frekuensi dokumen yang mengandung kata tersebut.

## 3.6  Data Balancing
Pada Tahap ini Dilakukan Data Balancing untuk memastikan  bahwa  model  yang  dibangun  tidak cenderung memihak kepada kelas mayoritas karena kelebihan  jumlahnya,  sehingga  meningkatkan kinerja model terhadap kelas minoritas dalam kasus klasifikasi sentimen.
Tabel 3.6 Label Dataset Validator

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Evaluasi Model
Pengujian masing-masing algoritma menggunakan  perangkat  lunak  Colab  Research  , Machine Learning yang akan digunakan ada 3, yaitu Support    Vector  Machine  Naïve  Bayes  Classifier, dan Logistic Regression.
Tabel 4.1 Hasil Perhitungan confusion matrix Dataset Ganjar
Gambar 4.1 Grafik Perbandingna Peforma Algoritma Data Ganjar
Tabel 4.2 Hasil Perhitungan confusion matrix Dataset Anies
Gambar 4.2 Grafik Perbandingna Peforma
Algoritma Data Anies
Tabel 4.3 Hasil Perhitungan confusion matrix Dataset Prabowo Data Jumlah Data Jumlah Data Positif  Netral Negatif Ganjar Pranowo Anies Baswedan Prabowo Subianto 535 133 449 1117 1528 1551 682 184 670 784 402 365 Data Sebelum
Sesudah Positif  Netral Negatif Positif Netral Negatif
Ganjar Pranowo Anies Baswedan Prabowo Subianto 535 133 449 289 478 350 682 184 670 592 749 569 784 402 365 667 350 306 METODE Jumlah Data
Akurasi  Presisi Recal F- Measure Naive Bayes Support Vector Machine Logistic Regression 73,99 79,30 73,99 74,94 82,08 82,50 82,08 81,52 84,39 84,92 84,39 81,52
METODE Jumlah Data Akurasi  Presisi Recal F- Measure
Naive Bayes Support Vector Machine Logistic Regression 54,94 62,43 54,94 55,42 68,67 70,54 68,67 68,73 71,67 70,99 71,67 69,63
METODE Jumlah Data Akurasi  Presisi Recal F- Measure Naive Bayes Support Vector Machine Logistic Regression 52,56 75,66 52,56 38,76 68,80 68,71 68,80 68,75 70,09 73 70,09 67,86
Gambar 4.3 Grafik Perbandingan Peforma
Algoritma Data Prabowo
Tabel  dan  Grafik  Diatas  Merupakan  Tabel  dan Grafik Perbandingan Algoritma dari masing masing dataset.
Pada Dataset Ganjar Algoritma yang menunjukan  Nilai  akurasi  tertinggi  terdapat  pada algoritma LR(84,39)  , Niali Presisi tertinggi terdapat pada  algoritma  LR  (84,92)  nilai  recall  tertinggi terdapat  pada  algoritma  LR(84,39)  dan  Nilai  F- Measeure  Tertinggi  terdapat  pada  algoritma  SVM dan LR (81,52)
Pada Dataset Anies Algoritma yang menunjukan Nilai  akurasi  tertinggi  terdapat  pada  algoritma LR(71,67)    ,  Niali  Presisi  tertinggi  terdapat  pada algoritma  LR  (70,99)  nilai  recall  tertinggi  terdapat pada  algoritma  LR(71,67)  dan  Nilai  F-Measeure Tertinggi terdapat pada algoritma LR (69,63)
Pada Dataset Prabowo Algoritma yang menunjukan  Nilai  akurasi  tertinggi  terdapat  pada algoritma LR(70,09)  , Niali Presisi tertinggi terdapat pada algoritma LR (73) nilai recall tertinggi terdapat pada  algoritma  LR(70,09)  dan  Nilai  F-Measeure Tertinggi terdapat pada algoritma SVM (68,75)
Berdasarkan 3 dataset diatas diperoleh perbandingan  nilai  akurasi  dari  masing-masing algoritma  adalah  sebagai  berikut:  Naïve  Bayes Classifier  terbesar  terdapat  pada  dataset  Ganjar 73,99%  ,  Support  Vector  Machine  (SVM)  terbesar pada  data  ganjar  82,08%  dan  Logistic  Regression sebesar  84,39%.  Algoritma  Logistic  Regression (LR)  menunjukkan  nilai  akurasi  tertinggi  di  antara algoritma  lainnya,  menunjukkan  kemampuannya dalam pengklasifikasian yang maksimal dibandingkan dengan algoritma lainnya. Sementara itu,  nilai  presisi  tertinggi  terdapat  pada  algoritma Logistic  Algoritma  juga  ,  menandakan  bahwa prediksi label positif dari algoritma ini lebih sering
muncul  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya. Selanjutnya,  nilai  recall  tertinggi  terdapat  pada algoritma LR  , menunjukkan kemampuannya dalam melakukan  penguatan  pada  label  positif  terhadap prediksi  label  positif.  Terakhir,  nilai  f-measure tertinggi terdapat pada algoritma LR dan juga SVM, yang  merupakan  nilai  rata-rata  dari  recall  dan presisi,  menunjukkan  keseimbangan  antara  kedua metrik  tersebut  dalam  algoritma  LR.  Juga  Dapat dilihat  Bahwa  Algoritma  Naïve  Bayes  Memiliki Nilai Terendah dari semua algoritma menggunakan 3 dataset yang berbeda.

## 4.2 Visualisasi Data
Gambar 4.4 Kata yang paling Banyak muncul Dari
Dataset Ganjar
Gambar 4.5 Kata yang paling Banyak muncul Dari
Dataset Anies
Gambar 4.6 Kata yang paling Banyak muncul Dari Dataset Anies
Wordcloud adalah sebuah teknik visualisasi yang merepresentasikan kata-kata dalam bentuk  gambar, di  mana  ukuran  font  setiap  kata  menggambarkan frekuensi kemunculannya dalam sebuah korpus teks. Teknik  ini  berfungsi  sebagai  alat  analisis  untuk

## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) XX (XXXX) XXXXXX Author et al
mendapatkan  gambaran  umum  atau  wawasan holistik  terhadap  suatu  subjek  atau  topik.  Dalam konteks  penelitian  ini,  wordcloud  digunakan  untuk menganalisis wacana calon presiden Indonesia pada Pemilu  2023.  Dengan  memvisualisasikan  kata-kata yang  sering  muncul  dalam  pidato  atau  pernyataan para  calon  presiden,  wordcloud  memungkinkan peneliti  untuk  mengidentifikasi  isu-isu  utama  dan fokus  kampanye  masing-masing  calon.  Hal  ini memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  platform  dan  agenda  mereka  dalam menyongsong Pilpres 2024.

## KESIMPULAN
a. Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  uji  coba perbandingan  kinerja  dari  3  algoritma klasifikasi: Naïve Bayes Classifier,
Support  Vector  Machine,  dan  Logistic
Regression. Eksperimen tersebut bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap sentimen setelah pilpres 2024, di mana seringkali terdapat perbedaan pendapat  walau  pilpres  itu  sendiri  sudah selesai. Terdapat perbedaan pemahaman di kalangan  masyarakat  terkait  peraturan tersebut  yang  menyebabkan  kontroversi. Data  yang  digunakan  bersumber  dari Twitter  dengan  total  4260  data  yang merupakan gabungan dari 3 dataset setelah dilakukan penghapusan yang sama tersisa 4183  data  yang  dimana  berisi  3  dataset yaitu  Ganjar  (353  Positif,  478  Netral  dan 350  Negatif),  Anies  (592  Positif,  749 Netral dan 569 Negatif) dan Prabowo (667 Positif, 350 Netral dan 306 Negatif).
b. Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa nilai akurasi tertinggi terdapat pada dataset Ganjar Pranowo dengan algoritma Logistic Regression  (LR),  sebesar  84,39%.  Nilai presisi tertinggi juga terdapat pada dataset Ganjar  Pranowo  dengan  algoritma  LR, sebesar  84,92%.  Selanjutnya,  nilai  recall tertinggi  terdapat  pada  dataset  Ganjar Pranowo  dengan  algoritma  LR,  sebesar 84,39%. Terakhir, nilai f-measure tertinggi terdapat  pada  algoritma  LR,  sebesar 81,52%. Dapat dikatakan bahwa algoritma LR  merupakan  algoritma  yang  paling cocok  digunakan  untuk  analisis  sentimen suatu  topik,  diikuti  dengan  algoritma
Support  Vector  Machine  (SVM)  yang nilainya tidak berbeda jauh.
c. Hasil  perbandingan  pada  penelitian  ini dapat  digunakan  sebagai  sumber  untuk menentukan penggunaan algoritma klasifikasi  dalam  suatu  topik  tertentu  di masa yang akan datang. Dengan mengetahui kinerja masing-masing algoritma pada kasus tertentu, peneliti atau praktisi  dapat  memilih  algoritma  yang paling  sesuai  untuk  digunakan  dalam analisis sentimen atau klasifikasi lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.
a.  Bapak  Viktor  Handrianus  Pranatawijaya, S.T.,  M.T.  Selaku  dosen  pengajar  mata kuliah Kecerdasan Buatan.
b. Ibu Ressa Priskila, S.T., M.T. Selaku dosen pengajar mata kuliah Kecerdasan Buatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Vindua  And  A.  U.  Zailani,  “Analisis Sentimen  Pemilu  Indonesia  Tahun  2024  Dari Media Sosial Twitter Menggunakan Python,” Jurikom (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 10, No.
2, P. 479, Apr. 2023, Doi: 10.30865/Jurikom.V10i2.5945.
[2]  L.  Aji  Andika  And  P.  Amalia  Nur  Azizah, “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap Hasil  Quick  Count  Pemilihan  Presiden Indonesia  2019  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” 2019.
[3]  A.  N.  Hasanah  And  B.  N.  Sari,  “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Jasa Ojek Online  Maxim  Pada  Google  Play  Dengan Metode  Naïve  Bayes  Classifier,” Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , Vol. 12, No. 1, Jan. 2024, Doi: 10.23960/Jitet.V12i1.3628.
[4]  F.  V.  Sari  And  A.  Wibowo,  “Analisis Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis  Konversi  Ikon  Emosi,” Jurnal Simetris , Vol. 10, No. 2, 2019.
[5]  L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  And  T.  Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat  Terhadap  Pembangunan  Di  Kota Pontianak,” Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi Informasi (Justin) , Vol. 8, No. 2, P. 183, Apr. 2020, Doi: 10.26418/Justin.V8i2.36776.
[6]  S.  Algifari  Rismawan,  Y.  Syahidin,  P.  Piksi Ganesha Bandung, J.  Gatot Subroto No, And K.  Batununggal,  “Implementasi  Website Berita Online Menggunakan Metode Crawling Data  Dengan  Bahasa  Pemrograman  Python,”
Vol. 10, No. 3, Pp. 167–178, 2023, [Online]. Available: Http://Jurnal.Mdp.Ac.Id [7]  M.  R.  Fais  Sya’  Bani,  U.  Enri,  And  T.  N.
Padilah,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Bakal Calon Presiden 2024 Dengan Algoritme Naïve Bayes,” Jurikom  (Jurnal  Riset  Komputer) , Vol.  9,  No.  2,  P.  265,  Apr.  2022,  Doi: 10.30865/Jurikom.V9i2.3989.
[8]  V.  Kalra  And  R.  Aggarwal,  “Importance  Of Text Data Preprocessing & Implementation In Rapidminer,”  In Proceedings  Of  The  First
International  Conference  On  Information
Technology And Knowledge Management , Pti, Jan. 2018, Pp. 71–75. Doi:
10.15439/2017km46.
[9]  D. Abimanyu, E. Budianita, E. Pandu Cynthia, F. Yanto, P. Studi Teknik Informatika, And F. Sains  Dan  Teknologi,  “Analisis  Sentimen Akun  Twitter  Apex  Legends  Menggunakan Vader,” Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan Teknologi  Informasi ,  Vol.  5,  No.  3,  2022, [Online].
Available:
Https://Techno.Kompas.Com
[10]  N. C. Lengkong, O. Safitri, S. Machsus, Y. R. Putra,  A.  Syahadati,  And  R.  Nooraeni, “Analisis  Sentimen  Penerapan  Psbb  Di  Dki Jakarta Dan Dampaknya Terhadap Pergerakan Ihsg,” Jurnal Teknoinfo , Vol. 15, No. 1, P. 20,
Jan. 2021, Doi: 10.33365/Jti.V15i1.866.
[11]  D.  Septiani  And  I.  Isabela,  “Sintesia:  Jurnal Sistem  Dan  Teknologi  Informasi  Indonesia Analisis  Term  Frequency  Inverse  Document Frequency  (Tf-Idf)  Dalam  Temu  Kembali Informasi Pada Dokumen Teks”.
[12]  A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  And  P.  P.
Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini Maskapai Penerbangan Pada Dokumen
Twitter  Menggunakan  Algoritme  Support Vector  Machine  (Svm),”  2019.  [Online].
Available: Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
[13] A. Muhammadin and I. A. Sobari, “Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  Kredivo Dengan Algoritma SVM Dan NBC,” Jurnal
Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  2,  no.  2, 2021, [Online]. Available:
http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/reputasi