Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 411-419 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Analisis Sentimen Terhadap Program Makan Siang & Susu Gratis Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Ramadani Saputra a , Firman Noor Hasan b
a Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. HAMKA, ramadanis6690@gmail.com
b Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. HAMKA, firman.noorhasan@uhamka.ac.id
Submitted: 03-05-2024, Reviewed: 10-05-2024, Accepted 09-06-2024 https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i3.1378

## Abstract
The high prevalence of stunting in Indonesia, reaching 21.6% in 2022, has become an urgent concern requiring practical solutions.  Stunting  is  a  serious  consequence  of  chronic  malnutrition  during  early  growth  stages.  It  leads  to  physical, psychological,  and  cognitive  impairments,  hindering  brain  development,  physical  growth,  and  increasing  the  risk  of metabolic  disorders.  To  address  this  challenge,  Candidate  Pair  number  02,  Prabowo-Gibran,  in  the  2024  Presidential Election, proposed a Free Lunch and Milk Program. This research aims to investigate Indonesian society's views on the program  through  Twitter,  analyzing  opinions  that have not  been previously  studied  using  the  Naïve  Bayes  classification method  via  the  RapidMiner  application.  Data  collection  was  divided  into  two  stages,  before  and  after  the  presidential election. A total of 785 tweets were used as test data to identify public sentiment towards the program using the TF-IDF method. SMOTEUP sampling was employed to address class imbalance in the data, and model evaluation was conducted using 10-fold cross-validation. The research results indicate that approximately 81.7% of the analyzed Twitter data showed negative,  6.6%  neutral,  and 11.7%  positive  sentiment.  The  classification  model  demonstrated  an accuracy  rate  92.96%, recall 85.30%, and precision 94.57%, indicating a good performance in classifying sentiment from the test data. Keywords: sentiment analysis, naïve bayes, free lunch and milk, rapidminer

## Abstrak
Masalah tingginya angka stunting di Indonesia, mencapai 21,6% pada tahun 2022, telah menjadi perhatian mendesak yang membutuhkan solusi praktis. Stunting adalah dampak serius dari kurang gizi kronis pada masa pertumbuhan awal. Hal ini menyebabkan gangguan fisik, psikologis, dan kognitif serta menghambat perkembangan otak dan pertumbuhan fisik serta meningkatkan risiko gangguan metabolic. Untuk mengatasi tantangan ini, Pasangan Calon nomor urut 02 Prabowo-Gibran dalam  Pemilihan  Presiden  2024  mengusulkan  Program  Makan  Siang  dan  Susu  Gratis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menyelidiki pandangan masyarakat Indonesia terhadap program tersebut pada media sosial Twitter, dengan menganalisis opini-opini  yang  belum  pernah  diteliti  sebelumnya  menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  melalui  aplikasi RapidMiner. Pengumpulan data dibagi menjadi 2 tahap, sebelum dan sesudah pemilihan  presiden. Data uji sebanyak 785 tweet Twitter digunakan untuk mengidentifikasi sentimen masyarakat terhadap program tersebut menggunakan metode TF - IDF . SMOTEUP sampling digunakan untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam data dan Evaluasi model dilakukan melalui teknik cross-validation 10-fold . Hasil penelitian menunjukkan bahwa sekitar 81,7% dari data Twitter yang dianalisis menunjukkan  sentimen  negatif,  6,6%  bersifat  netral,  dan  11,7%  menunjukkan  sentimen  positif.  Model  klasifikasi menunjukkan tingkat accuracy sebesar 92,96%, recall sebesar 85,30%, dan precision sebesar 94,57%, menunjukkan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen dari data uji.
Keywords: analisis sentimen, naïve bayes, makan siang dan susu gratis, rapidminer
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Saat  ini  masyarakat  dihadapkan  dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang  cukup  pesat,  adanya  hal  ini  mendorong masyarakat dalam menggunakan sosial media secara massif  [1].  Pada  Februari  2024  masyarakat Indonesia dihadapkan dengan pesta demokrasi yang diselenggarakan  setiap  5  tahun  sekali  dimana diantara tiga pasangan calon terdapat satu pasangan calon dengan nomor urut 02 yang memiliki program unggulan  yakni  Program  makan  siang  gratis  dan susu gratis di sekolah dan pesantren, serta bantuan
gizi  untuk  anak  balita  dan  ibu  hamil  [2].  Program makan  siang  dan  susu  gratis  merupakan  gagasan pasangan calon 02 yang bertujuan untuk mengatasi masalah stunting (tengkes) yang menjadi isu konkret dan mendesak di Indonesia. Stunting adalah dampak serius  dari  kurang  gizi  kronis  pada  masa pertumbuhan awal. Hal ini menyebabkan gangguan fisik,  psikologis,  dan  kognitif  serta  menghambat perkembangan  otak  dan  pertumbuhan  fisik  serta meningkatkan  risiko  gangguan  metabolik  [3]. Tingginya  angka  stunting  di  Indonesia,  mencapai 21,6% di tahun 2022.[4].
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 411-419 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Untuk  mengatasi  hal  ini,  Program  ini menyediakan  makan  siang  harian  untuk  siswa  di tingkat  prasekolah,  sekolah  dasar  (SD),  sekolah menengah  pertama  (SMP),  sekolah  menengah  atas (SMA), dan pondok pesantren. Selain itu, program ini juga memberikan dukungan gizi bagi ibu hamil dan anak balita di seluruh Indonesia dengan tujuan untuk  meningkatkan  kesehatan  serta  membantu perekonomian  keluarga.  Diharapkan,  program makan siang dan susu gratis ini dapat menjadi solusi dalam mengatasi masalah stunting dan meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  Indonesia secara keseluruhan. Program ini direncanakan akan dilaksanakan  secara  merata  pada  tahun  2029, dengan alokasi anggaran sebesar 450 triliun rupiah per  tahunnya.  Program  ini  ditujukan  untuk memberikan  manfaat  kepada  sebanyak  82,9  juta penerima [5].
Pada tahun 2024, jumlah pengguna internet di  Indonesia  telah  mencapai 221.563.479  jiwa  dari total populasi sebanyak 278.696.200 jiwa[6]. Media sosial telah menjadi salah satu platform utama untuk penyebaran informasi, dengan Twitter menjadi salah satu  yang  paling  populer.  [7].  Kehadiran  media sosial seperti twitter menjadi relevan dalam konteks penyebaran  informasi.  Dengan  jumlah  pengguna twitter  di  Indonesia  yang  mencapai  10.645.000, platform  ini  menjadi  saluran  penting  dalam menyebarkan  informasi  di  kalangan  masyarakat Indonesia [8].
Analisis sentimen dengan algoritma Naïve Bayes  merupakan  pendekatan  relevan  untuk mengidentifikasi  pandangan  masyarakat  terhadap suatu  program  [9].  Penggunaan  data  ulasan  dari twitter mempermudah dalam memperoleh pemahaman  secara  mendalam  apakah  program  ini diterima masyarakat. Metode ini dilakukan dengan memproses  dan  mengekstrak  data  teks  secara otomatis untuk menentukan apakah ulasan cenderung positif, netral atau negatif. Kecepatan dan kesederhanaan  algoritma  naïve  bayes  ideal  dipilih untuk menganalisis data dalam jumlah besar seperti yang dihasilkan oleh ulasan media sosial, dalam hal ini twitter [10].
Banyak penelitian sebelumnya telah dilakukan  terkait  analisis  sentimen.  Salah  satu penelitian tersebut adalah analisis program kampus merdeka  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  [11]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengklasifikasikan  272  opini  sebagai  sentimen positif  dan  229  opini  sebagai  sentimen  negatif, dengan accuracy 60%, precision mencapai  64%, recall 58%  dan f1-score 58%.  Penelitian  sentimen menggunakan  metode  naïve  bayes  terhadap pembangunan  kereta  cepat  Jakarta-Bandung  di media  sosial  twitter  [12].    Dengan  menggunakan 2007  data,  menghasilkan  temuan  sentimen  negatif 673, sentimen positif 668, dan hasil sentimen netral
665 hasil accuracy 71%, precision 73%, recall 89%.
Penelitian  sentimen  terhadap  Pinjaman  Online  di media  sosial  twitter  menggunakan  metode  naïve bayes [13]. Menggunakan 2912 data, menghasilkan Sentimen negatif 68,61%, sentimen positif 31,39% Hasil analisis sentimen pengguna Twitter mengenai Pinjaman Online mencapai accuracy 80%. Penelitian lain sentimen penggunaan QRIS ( Quick  Respond  Code  Indonesian  Standart ) menggunakan algoritma naïve bayes [14]. sebanyak 913  data  menghasilkan  65%  sentimen  positif  dan 35%  negatif  dengan  hasil accuracy 99.89%, precision 99.83%,  dan recall 99.68%.  Penelitian sentimen  pada  review  pengguna E-Commerce menggunakan algoritma naïve bayes [15]. mendapatkan  hasil  pengujian  dengan accuracy sebesar  99,5%, precision sebesar  99,49%, recall sebesar 100%.
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi  pandangan  masyarakat  Indonesia terhadap  Program  pasangan  calon  02  yang menawarkan  makan  siang  dan  minum  susu  gratis. Dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk klasifikasi  data,  penelitian  ini  akan  menganalisis opini-opini yang belum pernah diteliti sebelumnya. Tujuan utamanya adalah untuk memahami respons masyarakat .
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam dua tahap penting, yaitu 10 hari sebelum dan 10 hari setelah  pemilihan  presiden,  yang  memberikan wawasan komprehensif tentang dinamika sentimen masyarakat  dalam  periode  yang  kritis  pada  media sosial twitter.

## METODE PENELITIAN
2.1. Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  adalah  salah  satu algoritma dalam teknik klasifikasi yang mengandalkan  pada  probabilitas  dan  statistik  [16]. Algoritma ini, yang dikenal sebagai Teorema Bayes, berasal  dari  karya  ilmiah  Thomas  Bayes,  seorang ilmuwan Inggris yang merumuskan cara memprediksi  probabilitas  kejadian  di  masa  depan berdasarkan  pengalaman  masa  lalu[17]. Algoritma ini  menggunakan  teorema  Bayes  dengan  asumsi bahwa  fitur-fitur  bersifat  independen.  Dalam analisis  sentimen,  Naïve  Bayes  menghitung kemungkinan  suatu  teks  tergolong  dalam  kategori sentimen  tertentu  (positif,  negatif,  atau  netral) berdasarkan  kata-kata  yang  terdapat  dalam  teks tersebut.
Rumus yang digunakan dalam algoritma Naïve Bayes adalah sebagai berikut:

## 𝑃(𝐶|𝑋) 𝑃( 𝑋 ∣ 𝐶 ) ⋅ 𝑃(𝐶)
𝑃(𝑋)
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 411-419 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
• P(C ∣ X) adalah  probabilitas  suatu  kelas 𝐶 diberikan fitur-fitur 𝑋 . • 𝑃 ( 𝑋∣𝐶 )  adalah  probabilitas  munculnya fitur-fitur 𝑋 diberikan kelas 𝐶 . • 𝑃 ( 𝐶 ) adalah probabilitas awal dari kelas • 𝑃 ( 𝑋 ) probabilitas total dari fitur-fitur 𝑋 .
Dengan  menggunakan  pendekatan  ini,  Naïve Bayes dapat secara efektif mengklasifikasikan teks ke  dalam  berbagai  kategori  sentimen  dengan mempertimbangkan distribusi kata-kata dalam teks yang  dianalisis.  Keunggulan  utama  dari  algoritma Naïve Bayes adalah kemampuannya untuk menangani  dataset  besar  dan  kecepatan  dalam proses pelatij dan prediksi. Selain itu, Naïve Bayes bekerja  sangat  baik  dalam  situasi  di  mana  asumsi independensi  fitur  relatif  valid,  yang  seringkali terjadi dalam analisis teks seperti analisis sentimen di media sosial.
2.2 RapidMiner RapidMiner  adalah  alat  data  sains  sumber terbuka untuk analisis data mining, text mining, dan analisis  prediktif [18].  RapidMiner  dapat  menjadi alat  yang  berguna  dalam  menerapkan  algoritma Naïve Bayes untuk analisis sentimen, peneliti dapat dengan  mudah  mengakses  algoritma  naïve  bayes dan  menerapkannya  pada  data  dari  media  sosial twitter untuk menganalisis sentimen terkait program makan  siang  dan  susu  gratis.  Fitur-fitur  utama RapidMiner  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah:
a. Operator Process  Documents  from  Data :  Pra- pemrosesan  teks  termasuk tokenize,  transform case, filter stopword, filter token, dan stemming
b. Operator  Naïve  Bayes:  Inti  analisis  sentimen, mengklasifikasi data ke dalam kategori positif, negatif,  atau  netral  berdasarkan  probabilitas Bayes.
c. Operator Store :  Menyimpan  data  latih  dan  uji yang  sudah  diproses  untuk  pelatihan  dan pengujian model.
d. Operator Union : Menggabungkan data latih dan uji sebelum pengujian model.
e. Operator Filter  Example :  Menyaring  data  uji sesuai kriteria yang ditentukan.
f. Operator Replace  Missing  Value :  Menangani nilai data yang hilang.
g. Operator Apply Model :  Menerapkan  model Naïve  Bayes  pada  data  uji  untuk  prediksi sentimen.
h. Operator SMOTE  Upsampling :  Mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam dataset dengan sampel sintetis.
i. Operator Cross-Validation : Mengevaluasi kinerja  model  dengan  pembagian  dataset  dan pengujian berulang.
j. Operator Performance :  Mengukur  kinerja model dengan accuracy , precision , dan recall . k. Operator Replace : Menghilangkan tanda baca, link, dan karakter khusus lainnya dari teks untuk membersihkan data sebelum analisis sentimen.
2.3 Text Preprocessing Text  Preprocessing adalah  proses  penting dalam  pengolahan  dokumen  teks  yang  tidak terstruktur menjadi terstruktur [19]. Tujuan dari text preprocessing adalah  untuk  membersihkan  dan mempersiapkan data teks agar dapat diolah dengan lebih  efektif.    Langkah-langkah  dalam text preprocessing teks meliputi pembersihan data untuk menghilangkan  karakter  yang  tidak  relevan  atau mengganggu. Tokenize dilakukan  untuk  memecah teks  menjadi  unit-unit  seperti  kata  atau  frasa. transform cases menyamakan semua huruf menjadi huruf  kecil  atau  besar. filter stopword menghapus kata-kata  umum  yang  tidak  memberikan  makna penting, filter token menghapus  token  yang  tidak relevan dan Stemming mengubah kata-kata menjadi bentuk  dasarnya.  Dengan  preprocessing  ini, dokumen  teks  dipersiapkan  untuk  analisis  lebih lanjut.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 411-419 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Diagram alir
dalam
(Gambar
1) menggambarkan langkah-langkah metodologi yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Langkah  pertama adalah pengumpulan data melalui platform Google Colab dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python dan library tweet-harvest , yang menghasilkan  total  1962  data.  Selanjutnya, dilakukan  pelabelan  manual  terhadap  1177  data untuk mengkategorikan mereka ke dalam sentimen negatif,  netral,  dan  positif.  Proses  selanjutnya melibatkan text  preprocessing, termasuk data cleansing, tokenize, transform case, filter stopword, filter  token, dan stemming. Setelah  proses text processing selesai, data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji, di mana sebanyak 785 data  akan  digunakan  untuk  pengujian.  Selain  itu, pembobotan  kata  menggunakan  metode TF-IDF juga dilakukan untuk memberikan bobot pada kata- kata  yang  relevan  dalam  analisis  sentimen [20] .
Implementasi  algoritma  naïve  bayes  kemudian dilakukan,  diikuti  dengan  tahap  evaluasi  yang melibatkan  penggunaan Synthetic  Minority  Over- sampling  Technique  (SMOTE)  Upsampling untuk menangani  ketidakseimbangan  kelas  dalam  dataset
[21] .  Proses  evaluasi  juga  melibatkan cross validation dengan number  of  folds 10 untuk memastikan  keandalan  model [22] .  Selain  itu, confusion  matrix digunakan  untuk  mengevaluasi accuracy , precision ,  dan recall dari  model  yang dikembangkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data menggunakan Google Colab dengan menggunakan  Bahasa  pemograman  python serta  memanfaatkan library  tweet-harvest ,  peneliti membagi  menjadi  dua  tahap  pengumpulan  data. Pada tahap pertama (Gambar 2).
Menggunakan  kata  kunci  "makan  siang dan susu gratis until :2024-02-13 since :2024-02-04", data Twitter yang tersedia dalam rentang waktu 10 hari  sebelum  pencoblosan  pemilihan  presiden dikumpulkan dan disimpan dalam file CSV dengan nama MSSG_sebelum.csv.
Selanjutnya  pada  tahap  kedua  (Gambar  3). Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  kata  kunci "makan  siang  dan  susu  gratis  until:2024-02-24 since:2024-02-15",  mengambil  data  dalam  rentang waktu  10  hari  setelah  pencoblosan,  dan  disimpan dalam  file  CSV  dengan  nama  MSSG_setelah.csv. Penggabungan  data  dari  kedua  tahap  tersebut menghasilkan  total  1962  data  tweet.  Pengumpulan data  merupakan  langkah  krusial  dalam  melakukan analisis  sentimen  terhadap  program  makan  siang dan susu gratis Prabowo-Gibran di Twitter. Dengan membagi  proses  pengumpulan  data  menjadi  dua tahap  yang  terpisah,  dapat  mengamati  dan memperoleh  data  dari  dua  periode  waktu  yang berbeda,  yaitu  sebelum  dan  setelah  pemilihan presiden. Ini memberikan gambaran yang komprehensif  tentang  respons  dan  sentimen masyarakat  terhadap  program  tersebut  dalam rentang waktu yang signifikan sebelum dan sesudah peristiwa politik penting tersebut. Dengan demikian, dataset yang dihasilkan memberikan dasar yang kuat untuk analisis sentimen yang mendalam dan akurat terhadap  program  makan  siang  dan  susu  gratis Prabowo-Gibran di platform twitter.
3.2. Pelabelan Data
Proses pelabelan data dari total 1962 tweet yang telah terkumpul, sebanyak 1177 tweet dipilih untuk dilabeli  secara  manual  berdasarkan  opini  yang terdapat di Twitter terkait program makan siang dan susu  gratis  Prabowo-Gibran.  Proses  pelabelan dilakukan  dengan  mengidentifikasi  apakah  setiap tweet mengekspresikan sentimen positif, netral, atau negatif  terhadap  program  tersebut.  Hasil  pelabelan tersebut kemudian dijadikan sebagai data latih yang digunakan  dalam  proses  pengembangan  model analisis sentimen. Informasi mengenai sentimen dari masing-masing tweet ini dicatat dan disusun dalam (Tabel  1)  untuk  memberikan  gambaran  yang  jelas dan terstruktur tentang persepsi masyarakat terhadap program tersebut.

## Tabel 1. Contoh Proses Pelabelan
Twitt Sentimen
Preeetttt  bangeeeet  ini  Anak  Raja"  dari Jokowi... Cawapres hasil dari pelanggaran etika MKMK  dan  DKPP  KPU  sok-sok  an menawarkan program, padahal program unggulan  susu  &  makan  siang  gratis  hanya menguntungkan pengusaha impor & pendukung
Negatif
Gambar 2. Pengumpulan Data Tahap Pertama
`
Gambar 3. Pengumpulan Data Tahap Pertama

## `
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 411-419 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
internal sendiri... #AsalBukan02 @kesittt https://t.co/ggis9presW" Dampak program makan siang dan minum susu gratis.  1)  menambah  utang  2)  meningkatkan impor  pangan  3)  menaikkan  harga  pangan  4) mengurangi biaya subsidi pupuk, BBM, gas dll. 5)  meningkatkan  kekayaan  konco-konco  sbg
pelaksana proyek. Negatif @_riverheaven Makan siang dan susu gratis itu sangat penting dan bagus khusus sekolah yg di daerah ekonomi yg kurang tp implementasinya sulit dan mudah menjadi proyek korupsi Netral
@sosmedkeras anggaran makan siang dan susu gratis  mungkin  bagus,  tapi  selama  mental pejabat2 masih korup, ya gitu deh.  Anggap aja anggaran per anak sekali makan siang 15 ribu, siapa  yg  jamin  kl  sampai  ke  anak  15rbu,  bisa jadi malah cuma 3 ribu doang.
Netral
@Nab1002  @Robbie_prasetya  @ainunnajib Sebenarnya itu program berkesinambungan, utk pencegahannya  memang  banyak  hal,  program makan  siang  dan  susu  gratis  itu  memang  di prioritaskan  utk  mereka  yg  berekenomi kekurangan  utk  pencegahan  stunting  dan  gizi buruk.  Pemberdayaan  SDM  itu  sangat  penting utk pembangunan 2045. Positif
@JatmikoRifiawan  @prabowo  Ini  namanya action nyata dari Prabowo-Gibran, makan siang dan  susu  gratis  buat  sekolah  itu  meningkatkan kualitas  anak-anak  kita  biar  hasil  belajarnya maksimal #WaktunyaPrabowoGibran #BersamaIndonesiaMaju Positif
3.3. Text Preprocessing
Data  cleansing adalah  proses  penting  dalam text preprocessing untuk analisis lebih lanjut. Dalam proses  ini,  data  yang  terkumpul  akan  dibersihkan dari berbagai kesalahan atau anomali yang mungkin ada.  Dalam  penelitian  ini,  data  dibersihkan menggunakan  suboperator  di  dalamnya,  di  mana terdapat operator replace dan trim.
P ada  (Gambar  4),  dapat  terlihat  langkah-langkah yang dilakukan dalam proses cleansing data:
a. Replace RT@, yaitu langkah untuk menghapus kalimat  yang  dimulai  dengan  "@RT"  dengan menggunakan  kode  "RT  @.*".  Hal  ini dilakukan  untuk  menghilangkan  kalimat  yang diawali dengan "RT" dan diikuti oleh username tertentu.
b. Replace Hashtag , yaitu langkah untuk menghapus kalimat yang dimulai dengan tanda pagar  "#"  dengan  menggunakan  kode  "#.*?". Tujuannya adalah untuk menghilangkan seluruh teks setelah tanda pagar.
c. Replace URL, yaitu langkah untuk menghapus kalimat  yang  dimulai  dengan  "https"  dengan menggunakan  kode  "https.*?".  Ini  dilakukan untuk menghilangkan tautan URL dari teks.
d. Replace Mention , yaitu langkah untuk menghapus  kalimat  yang  dimulai  dengan  "@" dengan menggunakan kode "@.*?". Tujuannya adalah  untuk  menghilangkan  username  dari teks.
e. Replace Symbol , yaitu langkah untuk
menghapus simbol-simbol khusus menggunakan kode "[-
!"#$%&'()*+,.\/:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]".  Hal  ini dilakukan  untuk  menghilangkan      simbol- simbol dari teks yang tidak relevan.
f. Operator Trim, yaitu langkah untuk menghilangkan  spasi  tambahan  di  awal  dan akhir  teks,  memastikan  bahwa  teks  bebas  dari karakter kosong yang tidak diinginkan.
Setelah  melalui  tahap  cleansing  data,  langkah selanjutnya  dalam  proses  persiapan  data  adalah melakukan serangkaian langkah untuk mempersiapkan  teks  untuk  analisis  lebih  lanjut. Tahap ini termasuk dalam proses text preprocessing data teks dan melibatkan beberapa langkah penting (Gambar  5),  yaitu tokenize,  transform  cases,  filter stopword, filter token , dan stemming.
a. Proses Tokenize membagi  teks  menjadi  token atau kata-kata yang lebih kecil sehingga setiap kata  dapat  diolah  secara  individual.  Dalam contoh  yang  tercantum  pada  (Tabel  2),  setiap kalimat telah dipecah menjadi token-token yang terdiri dari kata-kata individu.
Tabel 2. Contoh Proses Tokenize
Sebelum Tokenize Setelah Tokenize Preeetttt bangeeeet ini Anak  Raja  dari  Jokowi
Cawapres hasil dari pelanggaran  etika  MKMK
"Preeetttt"  "bangeeeet"  "ini"
"Anak" "Raja" "dari" "Jokowi" "Cawapres" "hasil"
"dari"  "pelanggaran"  "etika"
Gambar 4. Proses Data Cleansing ` Gambar 5. Proses Text Preprocessing Data
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 411-419 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
dan  DKPP  KPU  soksok an menawarkan program, padahal  program  unggulan susu  makan  siang  gratis hanya menguntungkan pengusaha impor pendukung internal sendiri "MKMK"  "dan"  "DKPP" "KPU" "soksok" "an" "menawarkan" "program" "padahal" "program" "unggulan"  "susu"  "makan" "siang" "gratis" "hanya" "menguntungkan" "pengusaha" "impor" "pendukung" "internal" "sendiri"
b. Transform  Cases proses  mengubah  bentuk huruf  dalam  teks  menjadi  bentuk  tertentu, seperti  huruf  kecil  atau  huruf  besar,  untuk memastikan konsistensi dalam analisis. Seperti yang  ditunjukkan  pada  (Tabel  3),  semua  kata- kata  telah  diubah  menjadi  huruf  kecil  untuk konsistensi.
Tabel 3. Contoh Proses Transform Cases
Sebelum Transform Cases
Sesudah Transform Cases Preeetttt bangeeeet ini Anak  Raja  dari  Jokowi Cawapres hasil dari pelanggaran  etika  MKMK dan  DKPP  KPU  soksok an menawarkan program, padahal  program  unggulan susu  makan  siang  gratis hanya menguntungkan pengusaha impor pendukung internal sendiri preeetttt  bangeeeet  ini  anak raja  dari  jokowi  cawapres hasil  dari  pelanggaran  etika mkmk  dan  dkpp  kpu  soksok an menawarkan program padahal  program  unggulan susu  makan  siang  gratis hanya menguntungkan pengusaha  impor  pendukung internal sendiri
c. Filter  Stopword adalah  proses  eliminasi  kata- kata  umum  yang  tidak  memiliki  kontribusi signifikan dalam analisis, seperti "dan", "atau", atau  "dimana".  Dalam  contoh  pada  (Tabel  4), kata-kata tersebut telah dihapus dari teks untuk meningkatkan relevansi dan kebermaknaan.
Tabel 4. Contoh Proses Filter Stopword
Sebelum Filter Stopword Sesudah Filter Stopword
preeetttt bangeeeet ini anak raja  dari  jokowi  cawapres hasil dari pelanggaran etika mkmk dan dkpp kpu soksok an  menawarkan  program padahal  program  unggulan susu  makan  siang  gratis hanya menguntungkan pengusaha impor pendukung internal sendiri preeetttt  bangeeeet  anak  raja jokowi cawapres pelanggaran etika mkmk dkpp kpu soksok menawarkan program program unggulan susu makan siang gratis menguntungkan pengusaha impor pendukung internal
d. Filter Token adalah p roses Proses ini bertujuan untuk menyaring kata-kata berdasarkan panjangnya,  di  mana  kata-kata  yang  terlalu pendek  atau  terlalu  panjang  akan  dihapus. Contohnya,  dalam  (Tabel  5),  kata-kata  yang memiliki  panjang  antara  4  hingga  25  karakter dipertahankan untuk analisis lebih lanjut.
Tabel 5. Contoh Proses Filter Token Sebelum Filter Token Sesudah Filter Token preeetttt  bangeeeet  anak raja jokowi cawapres pelanggaran  etika  mkmk dkpp kpu soksok menawarkan program program  unggulan  susu makan siang gratis menguntungkan  pengusaha impor pendukung internal preeetttt  bangeeeet  anak  raja jokowi cawapres pelanggaran etika  mkmk  dkpp  soksok menawarkan program program unggulan susu makan siang gratis menguntungkan pengusaha impor pendukung internal
e. Stemming adalah proses mengonversi kata-kata ke bentuk dasarnya, sehingga kata-kata dengan variasi bentuk dapat diidentifikasi sebagai kata yang sama. Dalam (Tabel 6).
Tabel 6. Contoh Proses Stemming
Sebelum Stemming Setelah Stemming preeetttt  bangeeeet  anak raja jokowi cawapres pelanggaran  etika  mkmk dkpp kpu soksok menawarkan program program  unggulan  susu makan siang gratis menguntungkan  pengusaha impor pendukung internal
preeetttt  bangeeeet  anak  raja jokowi cawapres pelanggaran etika  mkmk  dkpp  soksok menawarkan program program unggulan susu makan siang gratis menguntungkan pengusaha impor pendukung internal

## 3.4. Pembobotan Kata
Setelah  data  telah  melalui  serangkaian  proses text  preprocessing ,  langkah  selanjutnya  adalah pembobotan  kata  menggunakan  metode TF-IDF
( Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency ) pada  operator Process  Documents  from  Data .
Metode  ini  dipilih  karena  sebagai  metode  yang mudah,  efisien,  dan  memiliki  akurasi  tinggi  dalam mengukur  pentingnya  sebuah  kata  dalam  sebuah dokumen. TF - IDF memperhitungkan  frekuensi kemunculan kata dalam sebuah dokumen ( TF ) serta seberapa  umum  kata  tersebut  di  seluruh  koleksi dokumen  ( IDF )  [23].  Dengan TF-IDF ,  kata-kata yang  sering  muncul  dalam  satu  dokumen  tetapi jarang  muncul  dalam  dokumen  lain  akan  diberi bobot yang lebih tinggi, sehingga berpengaruh lebih besar  dalam  hasil  analisis  sentimen.  Hasil  dari pembobotan kata ini akan digunakan untuk melatih model  analisis  sentimen  yang  memungkinkan klasifikasi data ke dalam kategori negatif, netral, dan positif  berdasarkan  kemunculan  kata-kata  yang relevan dalam teks.
3.5. Implementasi Algoritma Naïve Bayes Implementasi  algoritma  Naïve  Bayes  sebagai metode  analisis  sentimen  dilakukan  dengan menghubungkan  operator Process  Document  from
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 411-419 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Data ke operator Naïve Bayes. Setelahnya, operator Naïve Bayes disambungkan kembali ke dua operator Store . Fungsi  dari  operator  Store  pertama  adalah menyimpan  hasil  dari  proses  yang  dilakukan  oleh operator  Naïve  Bayes,  yang  kemudian  dinamai ulang  menjadi  Data  Latih.  Sedangkan,  operator Store lainnya dinamai Data Uji dan bertujuan untuk menyimpan hasil dari proses pada data Uji (Gambar 6).
Setelah  itu,  data  uji  digabungkan  dengan  data latih  yang  sudah  disiapkan  menggunakan  operator Union (Gambar  7).  Kemudian,  data  tersebut diproses  lebih  lanjut  menggunakan  operator Filter Example untuk  mengatasi  teks  dengan  sentimen kosong.  Untuk  menangani  nilai  yang  hilang, digunakan operator Replace Missing Value dengan pengaturan  default  " zero ",  memungkinkan  sistem untuk  mengelola  data  yang  tidak  terisi.  Terakhir, operator Apply Model digunakan untuk menyimpan dan  menampilkan  hasil  analisis  sentimen  yang dihasilkan oleh model Naïve Bayes.
Setelah  proses  pengujian  dilakukan,  ini memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang persebaran  sentimen  dalam  data  uji,  yang  penting untuk  dievaluasi  lebih  lanjut  dalam  analisis sentimen.

## 3.6. Evaluasi
langkah selanjutnya adalah untuk mengevaluasi yaitu menggunakan operator SMOTE Up Sampling . Langkah ini bertujuan untuk menangani ketidakseimbangan  kelas  dalam  dataset  dengan menghasilkan  sampel  sintetis  dari  kelas  minoritas. Setelah  itu,  operator  ini  dihubungkan  dengan
operator cross-validation dengan  jumlah fold sebanyak  10,  seperti  yang  ditunjukkan  dalam (Gambar  8). Cross-validation digunakan  untuk membagi  dataset  menjadi  beberapa  subset  untuk mengukur performa mode secara lebih akurat.
Dalam  operator cross-validation ,  terdapat operator  lain  yang  penting  untuk  proses  evaluasi model  (Gambar  9),  yaitu  Naïve  Bayes.  Operator Naïve  Bayes  dihubungkan  dengan  operator Apply Model ,  yang  bertujuan  untuk  menerapkan  model.
Setelah  itu,  hasil  dari  operator Apply Model dihubungkan dengan operator Performance . Operator Performance digunakan  untuk  mengukur kinerja model dalam melakukan klasifikasi, dengan menyajikan metrik-metrik seperti accuracy , precision , dan recall.
Setelah  proses  evaluasi  dilakukan,  dari  total data  uji  sebanyak  785  ditemukan  bahwa  641 (81,7%) di antaranya memiliki sentimen negatif, 92 (11,7%)  memiliki  sentimen  positif,  dan  52  (6,6%) data memiliki sentimen netral, yang divisualisasikan pada (Gambar 10) dalam bentuk Pie Chart.
Gambar 6. Proses Implementasi Naive Bayes
Gambar 7. Implementasi Data Uji Gambar 8. Menghubungkan Operator SMOTE Upsampling dan Cross Validation
Gambar 9. Proses Evaluasi Operator Performance guna mengukur kinerja model Gambar 10. Visualisasi Pie Chart Sebaran Sentimen
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 411-419 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Hasil confusion  matrix dari  data  uji,  seperti yang ditampilkan dalam (Gambar 11), memberikan gambaran  yang  jelas  tentang  kinerja  model  Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen.
Dengan perhitungan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (Data Benar) (Jumlah Data) = 714 785 = 0,909554 atau 92,96%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP
(𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 87 92 = 0,945652 atau 94,57%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP
(TP+FN) = 87 102 = 0,852941 atau 85,30%

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  data  analisis sentimen  di  Twitter  menggunakan  metode  Naïve Bayes  terhadap  program  makan  siang  dan  susu gratis Prabowo-Gibran dari total 785 jumlah data uji dan telah dievaluasi menunjukkan adanya dominasi sentimen  negatif  dengan  jumlah  641  data  twitter atau sekitar 81,7%. Sentimen negatif ini muncul atas berbagai  faktor,  contohnya  seperti  adanya  sikap keraguan masyarakat terhadap efektivitas program, adanya  kekhawatiran  tentang  transparansi  dan akuntabilitas  penyaluran  dana,  ataupun  adanya ketidaksetujuan  terhadap  target  atau  mekanisme program. Disisi lain, ditemukan juga 52 jumlah data pada twitter yang bersifat netral, atau sekitar 6,6%. Hal  ini  menunjukkan  ketidakjelasan  atau  netralitas dalam  tanggapan  masyarakat.  Selanjutnya,  data positif  sebanyak  92  jumlah  data  pada  twitter,  atau sekitar 11,7%, menunjukkan bahwa masih ada sikap optimisme  atau  dukungan  terhadap  program tersebut. Selain itu, accuracy sebesar 92,96%, recall sebesar  85,30%,  dan precision sebesar  94,57% menunjukkan  bahwa  model  analisis  sentimen memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen dari data uji. Meskipun mayoritas tanggapan masyarakat terhadap  program  makan  siang  dan  susu  gratis Prabowo-Gibran cenderung negatif, namun temuan analisis  sentimen  ini  memberikan  pemahaman
berharga  terkait  pandangan  dan  respons  yang beragam di platform Twitter.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. Wiryany, S. Natasha, and R. Kurniawan, “PERKEMBANGAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI TERHADAP PERUBAHAN SISTEM KOMUNIKASI INDONESIA,” Jurnal Nomosleca , vol. 8, no. 2, pp. 242–252, 2022.
[2]  “Visi, Misi dan Program Calon Presiden dan Wakil Presiden 2024-2029 H. Prabowo Subianto, Gibran Rakabuming Raka,” medcom.id. Accessed: May 18, 2024. [Online]. Available: https://va.medcom.id/2023/pemilu/others/PRABOWOGIBRA N_VISI_MISI.pdf
[3]  V. E. Togatorop, L. Rahayuwati, and R. D. Susanti, “Predictor of Stunting Among Children 0-24 Months Old in Indonesia: A Scoping Review,” Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , vol. 7, no. 5, pp. 5654–5674, 2023, doi: 10.31004/obsesi.v7i5.5222.
[4]  N. Aurora Prameswari et al. , “Public Search Interest in Stunting Interventions as an Effort to Reduce the Incidence of Stunting in Indonesia during 2018-2022: A Google Trends Analysis,” Amerta Nutrition , vol. 7, no. 3SP, pp. 41–49, 2023, doi: 10.20473/amnt.v7i3SP.2023.41- 49.
[5]  R. N. Chatarine, “TKN: Dana Program Makan Siang Gratis Rp 450 Triliun, Tak Gunakan Dana Bansos,” nasional.kompas.com. Accessed: May 18, 2024. [Online].
Available: https://nasional.kompas.com/read/2023/12/20/19132411/tkn- dana-program-makan-siang-gratis-rp-450-triliun-tak-gunakan- dana-bansos
[6]  R. Mulyana, H. Pramadya, and N. R. Vindiazhari, “Pelatihan Literasi Digital Lembaga Untuk Lanjut Usia Indonesia (LLI) Kota Bandung Digital Literacy Training For Lembaga Lanjut Usia (LLI) Bandung City,” Solusi Bersama : Jurnal Pengabdian dan Kesejahteraan Masyarakat , vol. 1, no. 2, pp. 01–07, 2024.
[7]  A. Kartino, M. K. Anam, Rahmaddeni, and Junadhi, “Analisis Akun Twitter Berpengaruh terkait Covid-19 menggunakan Social Network Analysis,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 697–704, Aug.
2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3160.
[8]  D. Setiyawati and N. Cahyono, “Analisa Sentimen Pengguna Sosial Media Twitter Terhadap Perokok di Indonesia,” Indonesian Journal of Computer Science , vol. 12, no. 1, pp. 262–272, 2023.
[9]  A. Nugroho and Y. Religia, “Analisis Optimasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes menggunakan Genetic Algorithm dan Bagging,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 504–510, Jun. 2021, doi:
10.29207/resti.v5i3.3067.
[10] S. K. P. Loka and A. Marsal, “Perbandingan Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Pada Balita,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , vol. 3, no. 1, pp. 8–14, 2023.
[11] E. Febriyani and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Di Twitter,” Jurnal TEKNO KOMPAK , vol. 17, no. 1, pp. 25–38, 2023.
[12] J. Florensius Sianipar, Y. R. Ramadhan, and I. Jaelani, “Analisis Sentimen Pembangunan Kereta Cepat Jakarta- Bandung di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” KLIK: KAJIAN ILMIAH INFORMATIKA DAN KOMPUTER , vol. 4, no. 1, pp. 360–367, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1033.
[13] M. I. Ghozali, W. H. Sugiharto, and A. F. Iskandar, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan
Gambar 11. Hasil Confusion Matrix
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 6 No. 3 Juli 2024 Hal. 411-419 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Komputer , vol. 3, no. 6, pp. 1340–1348, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.936. [14] P. Paramita and A. Ibrahim, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNA QRIS (QUICK RESPOND CODE INDONESIAN STANDART) PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering , vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2023, [Online]. Available: https://t.co/lJemg7TbKb [15] Sulindawaty, E. Laia, and M. Yamin, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen pada Review Pengguna E-Commerce,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 305–316, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1186.
[16] R. A. Firsttama, A. A. Arifiyanti, and D. S. Y. Kartika, “Analisis Sentimen Komentar Youtube Konferensi Tingkat Tinggi G20 Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jurnal Teknologi  Dan Sistem Informasi Bisnis , vol. 6, no. 2, pp. 282–285, Apr. 2024, doi: 10.47233/jteksis.v6i2.1263.
[17] W. Gunawan, R. A. Wiradiputra, A. P. Sari, D. Prayama, and E. R. Nainggolan, “Prediction of Cross-Platform and Native
Apps Technology Opportunities for Beginner Developers Using C 4.5 and Naïve Bayes Algorithms,” JOIV : International Journal on Informatics Visualization , vol. 7, no. 4, pp. 2145–2153, Dec. 2023, doi: http://dx.doi.org/10.30630/joiv.7.4.01514.
[18] N. T. S. Saptadi, P. Chyan, and J. M. Leda, “Analysis of
Supermarket Product Purchase Transactions With the Association Data Mining Method,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 618–627, Jun. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i3.4844.
[19] A. Algiffary and T. Sutabri, “Implementasi Machine Learning dengan Algoritma Naive Bayes Terhadap Sistem Informasi Pelayanan Pemberkasan Kepegawaian di BKPSDM Kota
Palembang,” Indonesian Journal of Computer Science , vol. 12, no. 3, pp. 1272–1281, 2023.
[20] B. Bayu Baskoro, I. Susanto, and S. Khomsah, “Analisis Sentimen Pelanggan Hotel di Purwokerto Menggunakan Metode Random Forest dan TF-IDF (Studi Kasus: Ulasan Pelanggan Pada Situs TRIPADVISOR),” Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications , vol. 3, no. 2, pp. 21–029, 2021, doi: 10.20895/INISTA.V3I2.
[21] M. Hayaty, S. Muthmainah, and S. M. Ghufran, “Random and Synthetic Over-Sampling Approach to Resolve Data Imbalance in Classification,” International Journal of Artificial Intelligence Research , vol. 4, no. 2, pp. 86–94, Dec. 2020, doi: 10.29099/ijair.v4i2.152.
[22] R. Aryanti, T. Misriati, and R. Hidayat, “Klasifikasi Risiko
Kesehatan Ibu Hamil Menggunakan Random Oversampling Untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Data,” KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer , vol. 3, no. 5, pp. 409–416, Apr. 2023, [Online]. Available: https://djournals.com/klik [23] C. H. Yutika, Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Analisis
Sentimen Berbasis Aspek pada Review Female Daily Menggunakan TF-IDF dan Naïve Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 2, pp. 422–430, Apr. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2845.