## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7582

## Analisis Sentimen Terhadap Media Sosial Twitter dengan Kasus Kampanye Anti-Korupsi di Indonesia Menggunakan Naive Bayes
Ni Wayan Ayu Sekar Aprilia, Auliya Rahman Isnain *
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
Email : 1 niwayanayusekaraprilia@gmail.com, 2,* auliyarahman@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: auliyarahman@teknokrat.ac.id
Abstrak− Di Indonesia, isu Kampanye Anti-Korupsi sering dibicarakan di Twitter yang telah menjadi platform yang penting dalam  menyuarakan  pendapat  dan  pandangan  masyarakat.  Data  yang  diperoleh  dari  Twitter  mungkin  tidak  sepenuhnya mewakili pendapat dan pandangan masyarakat secara keseluruhan dengan pandangan yang positif ataupun negatif. Pengguna Twitter  cenderung  memiliki  karakteristik  tertentu  dan  mungkin  tidak  mewakili  seluruh  padangan  masyarakat  Indonesia. Analisis sentimen terhadap Kampanye Anti-Korupsi dapat memberikan wawasan berharga bagi pemerintah dan lembaga anti- korupsi seperti KPK. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan penentuan klasifikasi sentiment positif dan negatif berdasarkan data  Kampanye  Anti-Korupsi  yang  diperoleh  melalui  media  social  Twitter.  Setelah  melakukan  klasifikasi  yang  didapat kemudian  akan  menghitung  nilai  akurasi  menggunakan  Confusion  Matrix  pada  algoritma  Naïve  Bayes.  Dengan  adanya penelitian ini untuk melakukan analisis terhadap sentimen yang dirasakan oleh masyarakat terhadap Kampanye Anti-Korupsi di  Indonesia  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  berdasarkan  data  dari  Twitter  Data  tweet  terkait  Kampanye  Anti- Korupsi di Indonesia dikumpulkan melalui API Twitter, lalu di peprocessing, labeling, Impkementasi Split Data dan Algoritma Naive Bayes. Kamus sentimen positif dan negatif dibuat berdasarkan analisis sentimen dengan metode Naïve Bayes digunakan untuk  mengklasifikasikan sentimen tweet menjadi positif atau negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar tweet terkait Kampanye Anti-Korupsi memiliki data tertinggi yaitu sentimen positif. Penelitian ini memberikan pemahaman tentang  persepsi  masyarakat  terhadap  Kampanye  Anti-Korupsi  di  Indonesia  melalui  analisis  sentimen  Twitter  yang  dapat membantu dalam perumusan kebijakan dan strategi anti-korupsi di masa depan. Analisis menunjukkan bahwa 58,64% akun Twitter memiliki sentimen positif dan 41,36% memiliki sentimen negatif. Evaluasi pada data uji menunjukkan tingkat akurasi sebesar 74%, tingkat presisi sebesar 79%, dan recall sebesar 76%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Anti-Korupsi; Kampanya Anti-Korupsi;KPK;Twitter
Abstract− In  Indonesia,  the  issue  of  the  Anti-Corruption  Campaign  is  often  discussed  on  Twitter,  which  has  become  an important platform for voicing public opinions and views. Data obtained from Twitter may not fully represent the opinions and views of society as a  whole  with positive or  negative views. Twitter  users tend to  have  certain  characteristics  and  may  not represent all views of Indonesian society. Sentiment analysis of the Anti-Corruption Campaign can provide valuable insights for  the  government  and  anti-corruption  institutions  such  as  the  Corruption  Eradication  Commission.  This  research  aims  to determine  the  classification  of  positive  and  negative  sentiments  based  on  Anti-Corruption  Campaign  data  obtained  via  the social  media  Twitter.  After  carrying  out  the  classification  obtained,  we  will  then  calculate  the  accuracy  value  using  the Confusion Matrix in the Naïve Bayes algorithm. This research  aims to analyze the sentiment felt by the public towards the Anti-Corruption Campaign in Indonesia using the Naïve Bayes method based on data from Twitter. Tweet data related to the Anti-Corruption Campaign in Indonesia is collected via the Twitter API, then processed, labeled, implemented. Split Data and the Naive Bayes Algorithm. The positive and negative sentiment dictionary was created based on sentiment analysis with the Naïve Bayes method used to classify tweet sentiment into positive or negative. The research results show that the majority of tweets related to the Anti-Corruption Campaign have the highest data, namely positive sentiment. This research provides an understanding of public perceptions of the Anti-Corruption Campaign in Indonesia through Twitter sentiment analysis which can assist in the formulation of anti-corruption policies and strategies in the future. Analysis shows that 58.64% of Twitter accounts have positive sentiment and 41.36% have negative sentiment. Evaluation of the test data shows an accuracy level of 74%, a precision level of 79%, and a recall of 76%.
Keywords : Sentiment Analysis; Anti Corruption; Anti-Corruption Campaign; KPK; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Kasus  kejahatan  yang  berat  dan  sistematis  yang  diperlukan  untuk  memberantasnya  adalah  kasus  korupsi  yang terbesar di Indonesia [1]. Kasus korupsi telah menjadi masalah yang berkepanjangan di Indonesia, diduga akibat penyalahgunaan wewenang, kolusi dalam pertukaran imbalan, praktik nepotisme, dan tindakan korupsi lainnya. Kejahatan korupsi tidak terbatas hanya pada lembaga pemerintah, tetapi juga dapat terjadi di masyarakat umum dan di sektor swasta [2]. Salah satu hal yang tidak disukai oleh masyarakat adalah korupsi, namun korupsi juga merupakan bagian tak terpisahkan dari realitas masyarakat. Korupsi menjadi sebuah penyakit tersembunyi dalam struktur bangsa ini yang merusak reputasi nasional di berbagai bidang yang mengakibatkan hilangnya kepercayaan dari  negara-negara  lain  terhadap  Indonesia.  Menurut  data  yang  diambil  dari  situs  Transparency  International, Indonesia  pada  tahun  2017  mendapatkan  Skor  dari  Indeks  Persepsi  Korupsi  mencapai  37,  serta  menempati peringkatnya adalah ke-96 dari total 180 negara. Peringkat yang relatif rendah ini menunjukkan tingkat korupsi di Indonesia masih tinggi [3] .
Penggunaan platfom  media sosial  juga dinilai  berdampak pada proses demokratisasi di  berbagai  negara, termasuk  Indonesia  .  Ketertarikan  masyarakat  Indonesia  terhadap  Twitter  mungkin  salah  satu  faktor  yang menjelaskan mengapa banyak orang yang melakukan jejaring sosial ini untuk berbagai keperluan, seperti berbagi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7582
informasi, periklanan, dan acara komersial, atau sekedar memberikan tweet, komentar, fakta, atau opini  berupa tweet  yang  seringkali  membuat  segalanya  menjadi  lebih  menarik  dengan  fitur  trending  topik  Twitter  [4]. Pengambilan data dari tweet dilakukan dengan menggunakan library Python yang telah disediakan khusus untuk mengakses server Twitter menggunakan kode API Twitter yang unik. Library ini mempermudah proses akses ke server  Twitter  dan  pengambilan  data.  Data  yang  diperoleh  melalui  proses  authentication  kemudian  digunakan untuk melakukan pencarian berdasarkan kata kunci tertentu [5]. Twitter telah menjadi platform yang penting bagi masyarakat  untuk  menyuarakan  pendapat,  termasuk  terkait  isu-isu  sosial  dan  politik  seperti  Kampanye  Anti- Korupsi [6].
Analisis sentimen adalah sumber penting untuk mengevaluasi dan mengambil keputusan mengenai suatu topik yang terdapat isu permasalahan [7]. Proses analisis sentimen dari Kampanye Anti-Korupsi  atau pendapat dari seseorang yang diungkapkan dalam bentuk tulisan dan dapat diklasifikasikan sebagai sentimen positif, negatif, atau netral  [8].  Analisis  sentimen dimanfaatkan untuk mengevaluasi ulasan dari hasil  Kampanye  Anti-Korupsi dari website kemudian di evaluasi  ke dalam bentuk komentar postif dan negative [9].
Data Mining merupakan proses bahasa pemrograman yang berguna pada pengolahan data bertujuan untuk menemukan hubungan dari data yang tidak diketahui pengguna dan disajikan dengan bentuk yang mudah dipahami [10].  Data  Mining  digabungkan  dalam  beberapa  kelompok  yaitu  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clastering, dan hubungan. Naive Bayes merupakan cara pendekatan statistik yang mendasar dalam melakukan pola pattern recognition. [11]. Penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes dan telah mengumpulkan hasil data dari media social Twitter  3400 baris data yang masih mentah. Pada proses penelitian ini digunakan Naïve Bayes karena proses pengelompokan data berdasarkan pada teorema Bayes. Proses klasifikasi merupakan jenis analisis data yang dapat memudahkan pengguna dalam memilih kelas label dari data yang akan diklasifikasi. klasifikasi dikenal sebagai metode, yang berguna untuk menemukan hubungan antara data layak dan data tidak layak [12]. Tujuan dari klasifikasi yaitu melakukan nilai akurasi yang akurat [13].
Penelitian  ini  bertujuan untuk  melakukan penentuan klasifikasi  sentiment postif dan  negatif  berdasarkan data  Kampanye  Anti-Korupsi  yang diperoleh  melalui  media social Twitter. Setelah  melakukan klasifikasi  yang didapat  kemudian  akan  menghitung  nilai  akurasi  menggunakan  Confusion  Matrix  pada  algoritma  Naïve  Bayes [14].  Peneliti  memutuskan  untuk  menggunakan  Naive  Bayes  sebagai  metode  untuk  mengelompokkan  data berdasarkan pada teorema Bayes. Pemilihan metode ini didasarkan pada fakta bahwa NBC telah terbukti Metode ini mendapatkan tingkat keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode lainnya. Dalam penelitian  ini  hasil  dari  analisis  Kampanye  Anti-Korupsi  dapat  bermanfaat  dalam  melakukan  proses  analisis mengenai tanggapan anti-korupsi berdasarkan pada data twitter yang mengindetifikasi sentiment postif dan negatif yang  berada  dalam  data  tersebut.  Peneliti  terdahulu  lainya  dilakukan  oleh  D,D.  Eka,S,P  dkk  [15].  Melakukan penelitian yang terkait pada penerapan data twitter KPK. Peneliti menggunakan metode SVM untuk mendapatkan tweet dari hasil penelitian sentimen dengan hasil positif dan negatif. Berdasarkan hasil pengujian evaluasi yang di lakukan  menjadi  dua  kelas  yaitu  kelas  positif  mendapatkan  8%  kelas  negatif  mendapatkan  77%  yang  artinya Pengguna Twitter mengevaluasi kinerja KPK dengan presentase yang menunjukkan penilaian yang sangat buruk dalam  menggunakan  metode  svm. Peneliti  memanfaatkan  Metode  Naive  Bayes  digunakan  untuk mengklasifikasikan sentimen dari dataset yang diambil melalui Twitter, yang berkaitan dengan hasil Kampanye Anti-Korupsi sebagai penambahan data yang sangat efektif dan efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  proses  yang  dilakukan  secara  berurutan,  dimulai  dari  Pengumpulan  Data (Crawling  Dara),  Pelabelan  (Labeling),  Pra-Pemprosesan  (Preprocessing  Data)  Penggunaan  Pembagian  Data Eksekusi Algoritma Naïve Bayes. Ketika sampai pada tahap Klasifikasi Data dengan Naïve Bayes hasil dari proses klasifikasi  tersebut  akan  dibandingkan  antara  hasil  yang  diklasifikasikan  sebagai  negatif  dan  positif  terkait kampanye anti-korupsi. Untuk Tahap Penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Crawling Data Preprocessing Data Labeling Data Klarifikasi Data dengan Naïve Bayes Bagi Dataset menjadi Data Test menjadi menjadi
data Train
Gambar 1. Tahapan dalam Penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7582

## 2.1 Tahapan Penelitian
a. Crawling Data
Tahap  awal  penelitian  dimulai  dengan  proses  pengumpulan  data  atau  disebut  juga  crawling  dengan menggunakan  API  Twitter  yang  diproses  dengan  menggunakan  bahasa  program  Python.  Menciptakan himpunan data target dari tweet yang ada di media sosial twitter dengan kata kunci pemberantasan korupsi.
b. Pre-Processing Data
Tahapan  pra-pemrosesan  diperlukan  untuk  menghilangkan  informasi  yang  tidak  relevan  dari  data  teks Kampanye  Anti-Korupsi,  di  mana  data  teks  yang  tidak  terstruktur  akan  diubah  menjadi  data  teks  yang terstruktur atau semi-terstruktur.
c. Pembagian Data
Dalam tahapan ini terdapat dua kelas yang telah ditetapkan yaitu data  dari hasil preprocessing dan data dari hasil  labeling  yang  digunakan  sebagai  data  latih  dari  layak  dan  tidak  layak  yang  diproses  melalui  Goggle Colaboratory.
d. Klarifikasi Data dengan Naïve Bayes
Dalam menghasilkan data yang akurat dengan menggunakan sedikit data pelatihan yang kompleks metode ini terbukti efektif dalam dunia nyata terutama dalam penangganan nilia yang hilang dalam kumpulan data.

## 2.2 Preprocessing
Setelah  dilakukan  proses  pelabelan  data  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  preprocessing  atau  pembersihan data  [17].  Tahapan  ini  bertujuan  untuk  melakukan  proses  pepmbersihan  data  (Cleaning),  Case  Folding  (Lower Case), Tokenizing, Stopword, Stemming. Proses tersebut dilakukan karena data mentah  masih  memiliki  format yang tidak sempurna. Berikut penjelasan langkah preprocessing yang digunakan sebagai berikut:
a. Cleaning : Data Cleaning merupakan tahapan untuk memfilter aau mengeliminasi kata yang tidak memiliki arti [18].
b. Case Folding : Tahapan ini bertujuan untuk merubah serangkaian huruf yang memiliki perbedaan seperti besar dan kecil huruf semua akan di samaratakan (lowercase).
c. Tokenizing  :  Proses  ini  adalah  langkah  pemisahan  text  pada  data  yang  diperoleh  setelah  menggunakan pengumpulan data. Dalam data teks, proses tokenisasi adalah pembagian  sekumpulan karakter, atau kalimat, menjadi  bagian-bagian  karakter  atau  kata-kata  yang  sesuai  dengan  kebutuhan,  yang  sering  disebut  sebagai token [19].
d. Stopword  :  Langkah  ini  berguna  sebagai  proses  pengubahan  kata  kata  gaul  dan  eleminasi  kedalam  Bahasa Indonesia berdasarkan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI).
e. Stemming : Stemming merupakan langkah dalam mencari kata dasar, misalnya dalam bahasa indonesia maka kata “dibuang” menjadi kata “buang”.

## 2.3 Algoritma Naive Bayes
Klasifikasi Naive Bayes adalah metode statistik untuk mengklasifikasikan data dengan memprediksi probabilitas keanggotaan dalam suatu kelas. Naïve Bayes adalah salah satu dari sepuluh algoritma teratas dalam data mining, yang  menghitung  frekuensi  klasifikasi  pada  data  pelatihan  untuk  melakukan  klasifikasi[20].  Meskipun  metode klasifikasi  probabilistik  yang  paling  sederhana,  yang  berdasarkan  pada  teorema  Bayes  dan  bertujuan  untuk menemukan probabilitas tertinggi dari klasifikasi yang benar. Naïve Bayes mampu melakukan klasifikasi dengan lebih cepat dari pada metode lain yang lebih kompleks, tetapi memberikan hasil yang setara atau bahkan lebih baik daripada metode lainnya [21]. Naive Bayes didasarkan pada teorema Bayes dengan rumus sebagai berikut.
Rumus Naïve Bayes: P(A│B) = P(B∣A).P(A) P(B) (1)
Penjelasan: P(A): Probabilitas dari kejadian A. P(B): Probabilitas dari kejadian B. P(A│B): Probabilitas dari kejadian A akan terjadi apabila B telah terjadi. P(B│A): Probabilitas dari kejadian B akan terjadi apabila A telah terjadi.

## 2.4 Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah matriks yang digunakan untuk menganalisis seberapa baik klasifier mengenali data dari kelas yang berbeda. Tabel mengenai Confusion Matrix dapat ditemukan pada Tabel 1 Berikut
Tabel 1. Rumus Confusion Matrix Predictipon Class Actual Class Pred.Positif  Pred.Negatif Negatif TP FN Positif FP TN

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7582
True  Positive  (TP)  dan  True  Negative  (TN)  adalah  ketika  prediksi  atau  hasil  sesuai  dengan  kondisi sebenarnya.  False  Positive  (FP)  dan  False  Negative  (FN)  adalah  ketika  prediksi  atau  hasil  tidak  sesuai  dengan kondisi yang sebenarnya [22]. Dalam confusion matrix terdapat empat bagian yaitu, True Positive (TP) merupakan data positif yang terdeteksi secara benar. True Negative (TN) merupakan jumlah data negatif yang diklasifikasikan secara benar. Selain itu, terdapat juga False Positive (FP) dan False Negative (FN). False Positive (FP) merupakan data negatif namun diklasifikasikan sebagai data posifif, sedangkan False Negative (FN) merupakan data positif namun dideteksi sebagai data negatif. Dari nilai True Positive (TN), True Negative (TN), False Positif (FP), dan False Negative (FN) dapat dihitung performanya melalui beberapa indikator. Indikator tersebut diantaranya yaitu akurasi, presisi, recall, specificity, dan F1-Score. F1-Score merupakan operasi gabungan dari presisi dan recall, sehingga kedua evaluasi tersebut dapat diwakilkan oleh F1-Score.
Accuracy = (TP)+(TN) (TP+TN+FN+FP) X 100% (2) Precision = TP (TP+FN) X 100% (3) Recal = TP (TP+FN) X 100% (4)
f1 − score = 2xPresisixRecall PresisixRecall x 100% (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Crawling Data
Penelitian  ini  menerapkan  analisis  yang  dilakukan  secara  berurutan.  Langkah-langkah  yang  diambil  mencakup pengumpulan data tweet dari Twitter melalui bahasa pemograman Python yaitu Google Colaboratory, kemudian melakukan pelabelan data, dilanjutkan dengan tahap pra-pemrosesan untuk membersihkan dan menyederhanakan data.  Proses  pengumpulan  data  mencapai  3500  data  yang  dikumpulkan  melalui  tweet  di  media  sosial  twitter. Sentimen  yang  digunakan  adalah  sentimen  negatif  dan  sentimen  positif  yang  Meningkatkan  persepsi  atau tanggapan masyarakat terhadap Kampanye Anti-Korupsi yang akan dibuka kembali. Data yang terkumpul akan disimpan dalam format csv. Contoh hasil pengumpulan data dari tweet dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Proses Pengumpulan Data
id_str username Tweet 1,7674179699513E+31  republikaonline The  Corruption  Eradication  Commission  cannot  do  much  if  the reporter  takes  the  option  of  appearing  to  the  public. https://t.co/5pV62nQXOB 1,7674179699513E+31  sehrish_fazal @AzmaBokhariPMLN  has  opened  the  story  and  linked  it  to IKF(which is the foundation of kpk govt sy Kuch lyna dyna ni) has written  Hakoomat  e  Punjab  nai  jis  path  baji  @MaryamNSharif bant  rhi  apny  ji  ki  foundation  smjh  k  @iihtishamm @ARYSabirShakir 1,7674173858947E+31  wyze_tw @benclunk11 @Jackmarpaung99 What poor people do they want to  be  investigated  by  those  who  are  acting  to  threaten  their supporters
3.2 Preprocessing
Preprocessing adalah proses awal dalam analisis data di mana data mentah disiapkan dan dimodifikasi agar sesuai dengan kebutuhan analisis atau model yang akan digunakan. Ini meliputi berbagai tindakan seperti membersihkan data dari opini atau informasi yang tidak relevan, mengubah format data, menormalkan atau menstandarisasi data, dan  mengisi  nilai  yang  hilang.  Preprocessing  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  data,  membuatnya  lebih mudah dipahami, dan mempersiapkannya untuk analisis yang lebih tepat.
a. Cleaning
Proses klarifikasi, mengoreksi, atau menghapus informasi yang tidak akurat, tidak lengkap, tidak relevan, atau tidak terbaru dari dataset. Tujuan utamanya adalah untuk memastikan kebersihan dan kualitas data sebelum dilakukan  analisis  atau  pemodelan  seperti  tanda  baca,emoji  dan  hastag.  Langkah-langkah  dalam  proses pembersihan data meliputi deteksi dan penanganan nilai yang hilang, penanganan duplikat, penyesuaian format data yang tidak sesuai, serta penghapusan noise atau outlier yang tidak diinginkan. Pembersihan data penting untuk memastikan bahwa analisis atau model yang dibangun didasarkan pada data yang akurat dan tepat. Dapat dilihat pada tabel 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7582
Tabel 3. Hasil Preprocessing Cleaning
Alur Preprocessing Sebelum Sesudah Cleaning @icikiwir_08  @prabowo  @gibran_tweet @prabowogibran02  @KPK_RI  Goblok  lu .bikin tweet beginian...goblok icikiwir prabowo gibrantweet prabowogibran KPKRI Goblok lu bikin tweet beginiangoblok @Gagal Melenggang ke Senayan dari DPD Dapil  Jatim,  Eks  Ketua  KPK  Sebut  Ada Keanehan Pelonjakan Suara https://t.co/BrOm80jVzO Gagal  Melenggang  ke  Senayan  dari  DPD Dapil  Jatim  Eks  Ketua  KPK  Sebut  Ada Keanehan Pelonjakan Suara @mapedos01  Bahlil  ni  klo  jd  dikandangin KPK  bakalan  aman  nig  negri,  minimal mengurangi kebrisikan. mapedos  Bahlil  ni  klo  jd  dikandangin  KPK bakalan aman nig negri minimal mengurangi kebrisikan @icikiwir_08 @aniesbaswedan @ganjarpranowo @KPK_RI @KejaksaanRI @DivHumas_Polri Mendingan  @KPK_RI  audit    kayu  kayu hasil penebangan pohon utk proyek IKN dan Food estate dikemanakan itu kayu? Soalnya kayu ini bahan dasar utk tissue,furniture,kertas dll hat icikiwir aniesbaswedan ganjarpranowo KPKRI
KejaksaanRI DivHumasPolri Mendingan  KPKRI  audit  kayu  kayu  hasil penebangan pohon utk proyek IKN dan Food estate dikemanakan itu kayu Soalnya kayu ini bahan dasar utk tissuefurniturekertas dll  hati ini menyangkut aset negara yg bisa trilyunan mana nyalinya ente KPKRI Ini nyata didepan mata rakyat
b. Case Folding
Pada tahap  ini proses standarisasi teks dengan  mengubah semua huruf  menjadi  huruf kecil (lowercase) atau huruf besar (uppercase). Misalnya, dalam melakukan pencarian atau pembandingan teks, kasus yang konsisten dapat membantu  memastikan bahwa kata yang sama tidak dianggap  berbeda  hanya karena perbedaan  huruf besar dan kecil. Dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Preprocessing Case Folding Alur Preprocessing Sebelum Sesudah Case Folding icikiwir prabowo gibrantweet prabowogibran KPKRI Goblok lu bikin tweet beginiangoblok icikiwir prabowo gibrantweet prabowogibran  kpkri  goblok  lu  bikin  tweet beginiangoblok Gagal  Melenggang  ke  Senayan  dari  DPD Dapil  Jatim  Eks  Ketua  KPK  Sebut  Ada Keanehan Pelonjakan Suara gagal melenggang ke senayan dari dpd dapil jatim  eks  ketua  kpk  sebut  ada  keanehan pelonjakan suara mapedos  Bahlil  ni  klo  jd  dikandangin  KPK bakalan aman nig negri minimal mengurangi kebrisikan mapedos  bahlil  ni  klo  jd  dikandangin  kpk bakalan aman nig negri minimal mengurangi kebrisikan icikiwir aniesbaswedan ganjarpranowo KPKRI KejaksaanRI DivHumasPolri
Mendingan  KPKRI  audit  kayu  kayu  hasil penebangan pohon utk proyek IKN dan Food estate dikemanakan itu kayu Soalnya kayu ini bahan dasar utk tissuefurniturekertas dll  hati ini menyangkut aset negara yg bisa trilyunan mana nyalinya ente KPKRI Ini nyata didepan mata rakyat
icikiwir aniesbaswedan ganjarpranowo kpkri kejaksaanri divhumaspolri mendingan kpkri audit kayu kayu hasil penebangan pohon utk proyek ikn dan food estate dikemanakan itu kayu  soalnya  kayu  ini  bahan  dasar  utk tissuefurniturekertas dll hati ini menyangkut aset negara yg bisa trilyunan mana nyalinya ente kpkri ini nyata didepan mata rakyat
c. Tokenizing
Tokenizing  ialah  untuk  mempermudah  pemrosesan  teks  dengan  mengorganisir  teks  menjadi  unit-unit  yang lebih mudah dikelola. Misalnya, dalam analisis teks, tokenizing memungkinkan untuk menghitung frekuensi kata-kata atau frase tertentu, membangun model bahasa, atau melakukan pemrosesan lainnya yang melibatkan manipulasi unit-unit teks yang lebih kecil. Dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Preprocessing Tokenizing Alur Preprocessing Sebelum Sesudah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7582
Tokenizing icikiwir prabowo gibrantweet prabowogibran kpkri goblok lu bikin tweet beginiangoblok ['icikiwir', 'prabowo', 'gibrantweet', 'prabowogibran',  'kpkri',  'goblok',  'lu',  'bikin', 'tweet', 'beginiangoblok'] gagal  melenggang  ke  senayan  dari  dpd dapil  jatim  eks  ketua  kpk  sebut  ada keanehan pelonjakan suara ['gagal',  'melenggang',  'ke',  'senayan',  'dari', 'dpd', 'dapil', 'jatim', 'eks', 'ketua', 'kpk', 'sebut', 'ada', 'keanehan', 'pelonjakan', 'suara'] mapedos bahlil  ni klo  jd dikandangin kpk bakalan aman nig negri minimal mengurangi kebrisikan ['mapedos', 'bahlil', 'ni', 'klo', 'jd', 'dikandangin', 'kpk',  'bakalan',  'aman',  'nig',  'negri',  'minimal', 'mengurangi', 'kebrisikan'] icikiwir  aniesbaswedan  ganjarpranowo kpkri kejaksaanri divhumaspolri
mendingan  kpkri  audit  kayu  kayu  hasil penebangan pohon utk proyek ikn dan food estate dikemanakan itu kayu soalnya kayu ini bahan dasar utk tissuefurniturekertas dll hati  ini  menyangkut  aset  negara  yg  bisa trilyunan  mana  nyalinya  ente  kpkri  ini nyata didepan mata rakyat ['icikiwir',  'aniesbaswedan',  'ganjarpranowo', 'kpkri', 'kejaksaanri', 'divhumaspolri', 'mendingan',  'kpkri',  'audit',  'kayu',  'kayu', 'hasil',  'penebangan',  'pohon',  'utk',  'proyek', 'ikn',  'dan',  'food',  'estate',  'dikemanakan',  'itu', 'kayu',  'soalnya',  'kayu',  'ini',  'bahan',  'dasar', 'utk',  'tissuefurniturekertas',  'dll',  'hati',  'ini', 'menyangkut',  'aset',  'negara',  'yg',  'bisa', 'trilyunan', 'mana', 'nyalinya', 'ente', 'kpkri', 'ini',
'nyata', 'didepan', 'mata', 'rakyat']
d. Stopword
Setelah melakukan filtering dan stopword dapat melakukan pemrosesan teks di mana kata-kata yang dianggap tidak  memberikan  nilai  tambah  atau  tidak  penting  dalam  analisis  teks  dihilangkan  dari  teks.  Kata-kata  ini biasanya termasuk dalam kumpulan kata umum dan sebagainya. Dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Preprocessing Remove Stopword
Username Tweet Jackbar02311663  ['icikiwir',  'prabowo',  'gibrantweet',  'prabowogibran',  'kpkri',  'goblok',  'lu',  'bikin',  'tweet', 'beginiangoblok'] Posaktualcom ['gagal', 'melenggang', 'senayan', 'dpd', 'dapil', 'jatim', 'eks', 'ketua', 'kpk', 'sebut', 'keanehan', 'pelonjakan', 'suara'] a_hansmuaf ['mapedos',  'bahlil',  'ni',  'klo',  'jd',  'dikandangin',  'kpk',  'bakalan',  'aman',  'nig',  'negri', 'minimal', 'mengurangi', 'kebrisikan']

## e. Stemming
Setelah  tahap  penghapusan  stopword,  langkah  selanjutnya  adalah  proses  stemming  yang  bertujuan  untuk mengurangi  jumlah  indeks  yang  berbeda  dari  suatu  data  dengan  mengubah  kata-kata  ke  dalam  bentuk  kata dasar. Proses ini dapat dijelaskan sebagai upaya untuk mengembalikan kata-kata ke bentuk dasarnya dengan menghapus imbuhan.
Tabel 7. Hasil Preprocessing Stemming Username Tweet Jackbar02311663 icikiwir prabowo gibrantweet prabowogibran kpkri goblok lu bikin tweet beginiangoblok Posaktualcom
gagal lenggang senayan dpd dapil jatim eks ketua kpk sebut aneh lonjak suara a_hansmuaf mapedos bahlil ni klo jd dikandangin kpk bakal aman nig negri minimal kurang kebrisikan AltafChoud89973  kpk ka log unda hia kiya pher vote kuin diya pti ko

## 3.3 Labeling Data
Data  yang  sudah  di  analisis  menjadi  dua  kategori  yaitu  positif  dan  negatif.  Dengan  menggunakan  Goggle Colaboratory yang terdapat opini dari  Kampanye Anti-Korupsi dengan hasil pelabelan Positif sebanyak 58.64% dan Untuk negatif sebanyak 41.36%. Hasil dapat dilihat pada gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7582
Setelah  melakukan  Preprocessing  tahap  selanjutnya  yaitu  pelabelan  yang  menentukan  data  positif  dan negatif hal ini untuk memudahkan dalam melakukan proses analisis sentimen  secara tepat. Hasil dari pelabelan dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 8. Hasil Labeling Menggunakan Google Colaboratory
Tweet Sentiments @benclunk11 @Jackmarpaung99 What poor people do they want to be investigated by those who are acting to threaten their supporters Negatif @icikiwir_08 @prabowo @gibran_tweet @prabowogibran02 @KPK_RI You're stupid, making a tweet like this...you're stupid Negatif @mapedos01 Bahlil, if he is captured by the Corruption Eradication Commission, will be safe for the country, at least it will reduce the noise. Positif People destroyed the party and then voted for PTI. Positif

## 3.4 Implementasi Split Data
Pada  langkah  selanjutnya  yaitu  tahap  mencari  nilai  akurasi  pada  data  sentimen  yang  telah  diolah  dengan menggunakan opini pada  masyarakat  mengenai  Kampanye  Anti-Korupsi.  Salah satunya untuk pelatihan  model (training set) dan satu untuk menguji model (test set). Prosedur ini penting untuk menghindari overfitting, di mana model terlalu cocok dengan data pelatihan dan tidak dapat umumkan untuk data baru.

## 3.5 Algoritma Naïve Bayes
Dalam penelitian ini, untuk melakukan klasifikasi data sentimen pada Twitter, digunakan Algoritma Naïve Bayes. Input dari proses ini terdiri dari data latih dan data uji. Data latih berfungsi sebagai masukan yang berisi sentimen positif dan negatif yang sebenarnya, yang kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk melakukan proses klasifikasi menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikembangkan oleh ilmuwan Inggris,  Thomas  Bayes,  yang  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes.  Hasil  implementasi  metode  Naïve  Bayes  pada dataset  yang  terdiri  dari  3.179  data  menunjukkan  akurasi  sebesar  74%,  presisi  positif  sebesar  79%,  dan  recall sebesar  76%.  Hasil  ini  menggambarkan  bagaimana  model  mengklasifikasikan  data,  di  mana  akurasi mengindikasikan  tingkat  kebenaran  klasifikasi  secara  keseluruhan,  presisi  menunjukkan  seberapa  tepat  model dalam mengidentifikasi kasus positif, dan recall menunjukkan kemampuan untuk mengidentifikasi semua kasus positif yang sebenarnya.

## 3.5 Pembahasan
Setelah selesai dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes, proses selanjutnya adalah melihat hasil prediksi sentimen dengan menghitung nilai akurasi, presisi, dan recall. Nilai-nilai ini digunakan sebagai indikator kinerja dari analisis  yang dilakukan  menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dalam  analisis  sentimen  Kampanye Anti-Korupsi  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  baik  Hasil  ini  menggambarkan  bagaimana  model mengklasifikasikan  data,  di  mana  akurasi  mengindikasikan  tingkat  kebenaran  klasifikasi  secara  keseluruhan, presisi  menunjukkan  seberapa  tepat  model  dalam  mengidentifikasi  kasus  positif,  dan  recall  menunjukkan kemampuan untuk mengidentifikasi semua kasus positif yang sebenarnya. Dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 3. Hasil Analisis Algoritma Naïve Bayes

## 3.5 Visualisasi
Setelah  menyelesaikan  semua  tahapan,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan  visualisasi  data  menggunakan wordcloud sebagai  memberikan gambaran kata-kata yang paling  sering  muncul dalam data. Dapat  dilihat pada gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7582

## 4. KESIMPULAN
Penerapan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes peneliti mengunakan data sebanyak 3.500 namun setelah di seleksi data bersih 3179  dengan menggunakan dengan menggunakan library Python yaitu Google Colaboratory terhadap  topik  Kampanye  Anti-Korupsi  dari  hasil  analisis  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  tanggapan masyarakat Indonesia terhadap di media sosial Twitter cenderung didominasi oleh sentimen positif. Penelitian ini juga  menunjukkan  bahwa  evaluasi  dari  metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  memberikan tingkat  akurasi  dan  presisi  yang  tidak  terlalu  tinggi  yaitu  sebesar  74%  secara  berturut-turut.  Namun  saat menggunakan  translate  ke  dalam  bahasa  indonesia  mendapatkan  akurasi  yang  sangat  rendah  54%  Untuk pengembangan selanjutnya, diharapkan dilakukan perbandingan antara algoritma Naïve Bayes dengan algoritma klasifikasi lainnya menggunakan translate ke dalam bahasa inggris untuk mendapatkan akurasi yang tinggi  guna mendapatkan perbandingan tingkat akurasi dan presisi dalam analisis yang lebih komprehensif. Selain itu, sumber data yang digunakan tidak hanya terbatas pada media sosial Twitter, tetapi dapat mencakup sumber data lain seperti Facebook,  Instagram,  atau  sumber  data  lainnya  agar  analisis  sentimen  masyarakat  Indonesia  menjadi  lebih beragam dan akurat.

## REFERENCES
[1]  F. R. Siregar and N. T. Sitorus, “Analisis Hukum Terhadap Pertimbangan Hakim Atas Vonis Nihil Kepada Pelaku Tindak Pidana Korupsi,” Jurnal Ilmiah Penegakan Hukum , vol. 9, no. 2, pp. 200–206, Dec. 2022, doi: 10.31289/JIPH.V9I2.7076.
[2]  W.  H.  Suyatmiko,  “Memaknai  Turunnya  Skor  Indeks  Persepsi  Korupsi  Indonesia  Tahun  2020,” Integritas :  Jurnal Antikorupsi , vol. 7, no. 1, pp. 161–178, Jun. 2021, doi: 10.32697/INTEGRITAS.V7I1.717.
[3]  J. Pendidikan Transformatif, Z. Syafitri Atmadja, K. Najmi Salma Herdani, G. Santoso, and U. Muhammadiyah Jakarta, “Analisis Hukum Atas Implementasi UUD Negara Republik Indonesia dalam Penanganan Kasus Korupsi di Indonesia,” Jurnal Pendidikan Transformatif , vol. 1, no. 3, pp. 127–136, Dec. 2022, doi: 10.9000/JPT.V1I3.426.
[4]  I.  D.  A.  Tirtasari  and  O.  D.  Hartomo,  “Pengaruh  GCG  Dan  Karakteristik  Perusahaan  Terhadap  Kecenderungan Mengungkapkan  Kebijakan  Anti  Korupsi,” Jurnal  Akuntansi  Bisnis ,  vol.  17,  no.  2,  p.  131,  Nov.  2019,  doi: 10.24167/jab.v17i2.2337.
[5]  T. Baharuddin, S. Salahudin, S. Sairin, Z. Qodir, and H. Jubba, “Kampanye Antikorupsi Kaum Muda melalui Media Sosial Twitter,” Jurnal Ilmu Komunikasi , vol. 19, no. 1, p. 58, May 2021, doi: 10.31315/jik.v19i1.3827.
[6]  F. Fridom Mailo et al. , “Analisis sentimen data twitter menggunakan  metode text mining tentang masalah  obesitas di indonesia,” Journal  of  Information  Systems  for  Public  Health ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  44–51,  Oct.  2021,  doi: 10.22146/JISPH.44455.
[7]  S. Y. Pangestu, Y. Astuti, and L. D. Farida, “ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI SIKAP POLITIK TERHADAP PARTAI POLITIK INDONESIA,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp.  236–241, 2019, [Online]. Available: https://t.co/eF
[8]  R. Arief and K. Imanuel, “ANALISIS SENTIMEN TOPIK VIRAL DESA PENARI PADA MEDIA SOSIAL TWITTER DENGAN METODE LEXICON BASED Universitas Gunadarma 1, 2 Jalan Margonda Raya No 100 Depok Jawa Barat 16424 Sur-el : rifiana@staff.gunadarma.ac.id 1 , karel4404@gmail.com 2,” Jurnal Ilmiah MATRIK , vol. 21, no. 3, 2019.
[9]  D.  Joko  Haryanto,  L.  Muflikhah,  and  M.  Ali  Fauzi,  “Analisis  Sentimen  Review  Barang  Berbahasa  Indonesia  Dengan Metode Support Vector Machine Dan Query Expansion,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[10] A. Syakir and F. N. Hasan, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perilaku Korupsi Pejabat Pemerintah Berdasarkan Tweet Menggunakan Naive Bayes Classifier,” vol. 7, pp. 1796–1805, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6648.
[11] N. Tri Romadloni, I. Santoso, S. Budilaksono, and M. Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta, “PERBANDINGAN METODE  NAIVE  BAYES,  KNN  DAN  DECISION  TREE  TERHADAP  ANALISIS  SENTIMEN  TRANSPORTASI KRL  COMMUTER  LINE,” IKRA-ITH  Informatika :  Jurnal  Komputer  dan  Informatika ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  1–9,  2019,
Accessed: Apr. 05, 2024. [Online]. Available: https://ojs.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/article/view/311
[12] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit  Jantung,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  437–444,  Apr.  2020,  doi: 10.30865/MIB.V4I2.2080.
[13] S.  Hendrian,  “Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa  Dalam  Memperoleh  Bantuan  Dana Pendidikan,” Faktor Exacta , vol. 11, no. 3, Oct. 2018, doi: 10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.
[14] U.  Prediksi,  P.  Bantuan,  J.  Kesehatan,  N.  Attamami,  A.  Triayudi,  and  R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Performa  Algoritma Klasifikasi Naive Bayes dan C4.5 untuk Prediksi Penerima Bantuan Jaminan Kesehatan,” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 7, no. 2, pp. 262–269, Apr. 2023, doi: 10.35870/JTIK.V7I2.756.
[15] D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “PENERAPAN ALGORITMA  SVM UNTUK  ANALISIS SENTIMEN PADA DATA TWITTER KOMISI PEMBERANTASAN KORUPSI REPUBLIK INDONESIA,” Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 1–11, Nov. 2020, doi: 10.21107/EDUTIC.V7I1.8779.
[16] L.  A.  Andika,  P.  A.  N.  Azizah,  and  R.  Respatiwulan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Hasil  Quick  Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indonesian Journal of Applied Statistics , vol. 2, no. 1, pp. 34–41, Jul. 2019, doi: 10.13057/IJAS.V2I1.29998.
[17] N. Pramesti, “Klasifikasi Persediaan Barang Menggunakan Naive Bayes,” JURNAL DATA SCIENCE & INFORMATIKA , vol. 1, no. 2, pp. 53–57, 2021, Accessed: Mar. 18, 2024. [Online]. Available: https://publikasi.bigdatascience.id/index.php/jdsi/article/view/17

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7582
[18] S. K. Dirjen, P. Riset, D. Pengembangan, R. Dikti, S. Khomsah, and A. S. Aribowo, “Text-Preprocessing Model Youtube Comments in Indonesian,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 4, pp. 648–654, Aug. 2020, doi: 10.29207/RESTI.V4I4.2035.
[19] S.  K.  Dirjen et  al. ,  “Sentiment  Analysis  Analysis  of  E-Wallet  Sentiments  on  Google  Play  Using  the  Naive  Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 377–382, Dec. 2019, doi: 10.29207/RESTI.V3I3.1118.
[20] S.  K.  Dirjen et  al. ,  “Sentiment  Analysis  Analysis  of  E-Wallet  Sentiments  on  Google  Play  Using  the  Naive  Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 377–382, Dec. 2019, doi: 10.29207/RESTI.V3I3.1118.
[21] W. Y. Widiawati, W. Y. Widiawati, and R. M. Atok, “Analisis Klasifikasi Pelanggan Listrik Rumah Tangga Bersubsidi Kota Surabaya Menggunakan Support Vector Machine dan Naïve  Bayes Classifier,” Jurnal Sains dan Seni ITS , vol. 7, no. 2, pp. 235–242, Feb. 2019, doi: 10.12962/j23373520.v7i2.35366.
[22] F. Febrianti, R. Saptono, and R. Anggrainingsih, “THE EFFECT OF NAIVE BAYES CLASSIFIER USING DUMMY VARIABLE  AND  FEATURE  BACKWARD  SELECTION  WITH  PEARSON  CORRELATION  IN  DIAGNOSING GYNECOLOGY,” ITSMART:  Jurnal  Teknologi  dan  Informasi ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  50–57,  Sep.  2019,  doi: 10.20961/ITSMART.V8I1.28968.