## Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Prabowo Subianto Bakal Calon Presiden 2024 di Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Raja Zaidaan Putera Dwitama * , Yusra, Muhammad Fikry, Febi Yanto, Elvia Budianita
Fakultas Sains dan Teknolgi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950115176@students.uin-suska.ac.id, 2 Yusra@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,
4 febiyanto@uin-suska.ac.id, 5 elvia.budianita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950115176@students.uin-suska.ac.id Submitted: 04/12/2023 ; Accepted: 28/12/2023 ; Published: 29/12/2023
Abstrak −Presiden Indonesia yang sudah menjabat 2 priode berturut-turut tidak dapat mencalonkan kembali menjadi Presiden. Sikap publik terhadap tiga bakal calon presiden, Prabowo Subianto, Anies Baswedan, dan Ganjar Pranowo  yang digadang- gadang bakal mencalonkan diri di Pilpres 2024 juga menjadi bahan opini warganet yang bisa ditarik kesimpulan. Pengujian akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  informasi  yang  dikumpulkan  dari  tweet  yang  diposting  oleh  pengguna Twitter.  Naïve  Bayes  Classifier  adalah  teknik  yang  akan  diterapkan  untuk  penilaian  sentimen.  Dalam  pemilihan  presiden mendatang, penelitian ini sebagai sumber ketika menentukan pilihan presiden. 2100 tweet dengan kata kunci pencarian "Calon Presiden" dan "Prabowo Subianto" merupakan data yang terkumpul dengan pembagian 1050 data positif dan 1050 data negatif. Kemudian dilakukan implementasi menggunakan Google Colab dimulai dari proses data  (cleaning, case folding, tokenizing, normalisasi,  negation  handling,  stopword  removal,  stemming)  dilajutkan  pengklasifikasian  menggunakan  Naïve  Bayes Classifier. Menurut temuan pengujian menggunakan Confusion Matrix dengan tiga data uji percobaan 90:10,  80:20 dan 70:30. Mendapatkan hasil akurasi tertinggi 89%, dengan nilai precision 89,7%, 88,6% recall dan 88,9% f1-score  pada uji percobaan 90:10.
Kata Kunci: Calon Presiden; Klasifikasi Sentimen; Naïve Bayes Classifier; Prabowo Subianto; Twitter
Abstract− The Indonesian President who has served for 2 consecutive terms cannot nominate again to become President. The public's attitude towards the three presidential candidates, Prabowo Subianto, Anies Baswedan, and Ganjar Pranowo, who are predicted to run for the 2024 presidential election, is also a matter for netizens' opinions from which conclusions can be drawn. Testing  will  be  carried  out  in  this  research  using  information  collected  from  tweets  posted  by  Twitter  users.  Naïve  Bayes Classifier is a technique that will be applied for sentiment assessment. In the upcoming presidential election, this research will be  a  source  when  determining  the  presidential  choice.  2100 tweets  with  the  search  keywords  "Presidential  Candidate"  and "Prabowo Subianto" are data collected by dividing 1050 positive data and 1050 negative data. Then implementation was carried out using Google Colab starting from data processing (cleaning, case folding, tokenizing, normalization, negation handling, stopword removal, stemming) followed by classification using the Naïve Bayes Classifier. According to test findings using the Confusion Matrix with three experimental test data 90:10, 80:20 and 70:30. Obtained the highest accuracy results of 89%, with a precision value of 89.7%, 88.6% recall and 88.9% f1-score in the 90:10 trial test.
Keywords: Presidential Candidates; Sentiment Classification; Naïve Bayes Classifier; Prabowo Subianto; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Ketika Pemilihan Umum Presiden semakin dekat, setiap tim calon presiden dan wakil presiden bekerja keras untuk menerapkan  berbagai  strategi.  Mereka  terlibat  dalam  pembentukan  tim  pemenangan,  melakukan  kampanye langsung  di  berbagai  lokasi,  serta  mengunjungi  wilayah-wilayah  yang  berbeda.  Di  samping  itu,  mereka  juga memberikan  bantuan  sembako  kepada  warga  yang  memerlukan,  sebagai  bagian  dari  upaya  mereka  untuk mendapatkan dukungan dari masyarakat [1].
Pemilihan  umum  Presiden  dan  Wakil  Presiden  diadakan  setelah  masa  jabatan  mereka  berakhir  sesuai dengan ketentuan Pasal 7 Konstitusi Republik Indonesia Tahun 1945. Pasal ini menetapkan bahwa "Presiden dan Wakil Presiden menjabat selama lima tahun dan tidak diizinkan mencalonkan diri kembali setelah menjabat selama dua periode atau sepuluh tahun”. Di samping itu, pemilihan juga dapat terjadi dalam keadaan khusus sebagaimana dijelaskan dalam Pasal 8 Konstitusi Republik Indonesia Tahun 1945. Oleh karena itu, peran MPR adalah untuk memilih Presiden atau Wakil Presiden sesuai dengan aturan konstitusi yang berlaku[2].
Dalam  sebuah  negara  yang  menjunjung  tinggi  prinsip  demokrasi,  penyelenggaraan  pemilihan  umum menjadi salah satu unsur krusial dalam mewujudkan sistem pemerintahan yang demokratis. Pada Pemilihan Umum 2024, pemilihan legislatif dan pemilihan presiden dijadwalkan untuk dilaksanakan secara bersamaan. Keputusan ini didasarkan pada keputusan lanjutan Mahkamah Konstitusi melalui Putusan Nomor 16 / PUU11/2013 mengenai pemilihan  umum  serentak.  Langkah  ini  dimaksudkan  untuk  mengurangi  beban  keuangan  negara  dalam pelaksanaan pemilu dan  menyederhanakan struktur kerja pemerintah. Di Indonesia, aspek demokrasi tercermin dalam pelaksanaan pemilihan umum (pemilu) yang diadakan secara berkala setiap lima tahun, untuk menentukan Presiden dan anggota legislatif. Akan tetapi, data yang  dirilis oleh KPU menunjukkan bahwa tingkat Partisipasi Pemilih (TPP) di Indonesia cenderung  menurun pada setiap periode pemilu  setelah era reformasi  [3]. Sebelum masa  reformasi,  pada  pemilihan  umum  1997  yang  merupakan  pemilu  terakhir  pada  era  Orde  Baru,  tingkat partisipasi pemilih mencapai 93,6%. Namun, pada pemilihan umum legislatif tahun 2009, terjadi penurunan dalam tingkat partisipasi pemilih menjadi 70,9%, sementara partisipasi pemilih pada Pemilihan Presiden 2009 mencapai
71,7%.  Pada  pemilihan  umum  legislatif  2014,  tingkat  partisipasi  pemilih  mencapai  72%.  Sedangkan  pada Pemilihan Presiden 2014, partisipasi pemilih tercatat sebesar 69,58% [4].
Bersamaan  dengan  pertumbuhan  penggunaan  media  sosial  yang  pesat  di  Indonesia,  jumlah  pengguna Twitter juga mengalami pertumbuhan yang signifikan setiap tahunnya. Pada tahun 2019, jumlah pengguna Twitter di Indonesia mencapai 6,43 juta individu, yang mewakili sekitar 52% dari total pengguna media sosial. Twitter telah  menjadi  platform  media  sosial  yang  sangat  populer  digunakan  oleh  berbagai  instansi  pemerintah,  sektor swasta, dan masyarakat sipil [5]. Pada awal tahun 2017, jumlah pengguna Twitter secara global mencapai 328 juta, menunjukkan peningkatan sekitar 14% jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya pada periode yang sama. Data tersebut  mengungkapkan  bahwa  77%  pengguna  Twitter  di  Indonesia  aktif  dan  turut  berpartisipasi  dalam memanfaatkan platform ini. Pada tahun 2016, sekitar 4,1 miliar cuitan dihasilkan, menjadikan Indonesia sebagai salah satu negara dengan jumlah pengguna Twitter terbesar di dunia.
Pendekatan  yang  diterapkan  adalah  Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes  yang  menawarkan  sejumlah keunggulan,  termasuk  kemudahan  penggunaan,  kecepatan  eksekusi,  dan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Metode Klasifikasi Naive Bayes ini dipakai untuk mengelompokkan atau mengklasifikasikan teks berdasarkan kata-kata yang muncul dalam sebuah dokumen. Algoritma klasifikasi Naive Bayes bergantung pada teori probabilitas yang dikembangkan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yang  memungkinkan  prediksi  probabilitas  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa lampau [6].
Oleh karena itu, dalam menghadapi banyaknya opini yang disuarakan di platform Twitter, penting untuk mengklasifikasikan  sentimen  tersebut  guna  memudahkan  pemahaman  terhadap  kecenderungan  opini  terhadap film, apakah bersifat positif atau negatif. Penelitian ini memanfaatkan Algoritma Naive Bayes. Berdasarkan hasil eksperimen,  semakin  tinggi  tingkat  akurasi  menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil  melakukan  klasifikasi  secara efektif. Kesimpulannya, Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dengan pembobotan menggunakan TF- IDF  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Perbandingan  kinerja  keduanya  menunjukkan  bahwa  Naïve  Bayes menghasilkan akurasi  lebih tinggi,  yaitu sebesar  82%. Hasil  analisis  sentimen   menunjukkan  bahwa  metode SVM  dapat digunakan untuk menganalisis sentimen dengan akurasi sekitar 78.3% secara keseluruhan[7].
Untuk  melakukan  penelitian  menggunakan  metode  Naive  Bayes  pada  berbagai  topik,  dilakukan pengumpulan data dari hasil berbagai penelitian sebelumnya. Dengan menggunakan kata kunci "Calon Presiden" dan "Prabowo Subianto", berhasil terkumpul sebanyak 2100 cuitan publik  yang akan  menjadi objek penelitian. Tahap-tahap penting seperti pengumpulan data, pelabelan, preprocessing, klasifikasi sentimen, pembobotan TF- IDF,  dan  pengujian  Confusion  Matrix  menjadi  fokus  utama  dari  penelitian  ini.  Tujuan  penelitian  ini  adalah memberikan  pemahaman  tentang  pandangan  masyarakat  terhadap  Prabowo  Subianto,  sebagai  calon  presiden potensial pada tahun 2024, berdasarkan aktivitas yang tercatat di Twitter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Data didapatkan melalui sebuah komentar masyarakat di Twitter menjadi sumber data penelitian ini. sesuai dengan kata kunci "Calon Presiden" dan "Prabowo Subianto". Mulai 1 Januari 2022, periode Crawling Data berlangsung hingga  1  Januari  2023.  Untuk  menghasilkan  hasil  terbaik,  studi  ini  menyeimbangkan  data  yang  digunakannya, yaitu  dengan  menggunakan  2100  tweet  sebagai  datasetnya  untuk  dianalisis.  Hasil  klasifikasi  baik  kelas  sedikit maupun banyak sangat dipengaruhi oleh keseimbangan pengumpulan data [8].

## 2.2 Pelabelan Data
Metode ini digunakan dalam mengklasifikasikan kata ke dalam kategori yang cocok berdasarkan konten informasi. Label data dalam penelitian ini mengacu pada kategorisasi data dengan kelompok data negatif dan data positif.

## 2.3 Tahapan Text Preprocessing
Dataset masih termasuk dalam kategori data tidak terstruktur setelah pengumpulan data dan pelabelan data selesai. Dataset terlebih  dahulu  melalui tahap  text preprocessing  untuk menghapus data  yang tidak akurat,  memastikan hasil seakurat mungkin [9]. Langkah-langkah yang terlibat dalam preprocessing teks meliputi pembersihan, huruf besar-kecil, tanda baca dalam kalimat tidak  memiliki pengaruh pada text  preprocessing. Menghapus tanda baca serta emoji  yang  sering terdapat pada data,  tokenisasi, normalisasi,  negation  handling, stopwords removal, dan steaming. Gambar 1 menunjukkan tahapan text preprocessing.

## 2.4 Pembobotan TF IDF
Langkah ini dilakukan guna mengevaluasi tingkat kepentingan suatu kata yang terdapat dalam dokumen. TF atau Term  Frequency  mengindikasikan  bahwa  kata  yang  semakin  sering  muncul  dalam  dokumen  akan  menjadikan bobotnya  menjadi  semakin  tinggi.  Di  sisi  lain,  IDF  atau  Inverse  Document  Frequency  memiliki  fungsi  yang berkebalikan  dari  TF  yakni  bobotnya  akan  semakin  rendah  apabila  kata  tersebut  semakin  sering  muncul [10].Adapun perhitungan TF-IDF yang dipakai dalam penelitian ini adalah:
W i,j = n i,j ∑ n j,i p j=1 log 2 D d j (1)
Keterangan : W i,j = pembobotan tf-idf untuk term ke-j pada dokumen ke-i n i,j = jumlah kemunculan term ke-j pada dokumen ke-i P = banyaknya term yang terbentuk ∑ n j,i p j=1 =  jumlah kemunculan seluruh term pada dokumen ke-i D = jumlah keseluruhan dokumen d j = banyaknya dokumen yang mengandung term ke-j.

## 2.5 Seleksi Fitur
Setiap  fitur  yang  dipertimbangkan  akan  dipilih  menggunakan  proses  pemilihan  fitur  yang  sesuai  dengan menghilangkan fitur-fitur yang berlebihan atau tidak relevan selama analisis data.Dalam metode ini, ambang batas digunakan  untuk  menentukan  bobot  minimum  suatu  fitur  harus  dianggap  relevan  dan  dipertahankan.Dengan menerapkan threshold, fitur dengan bobot atau nilai lebih rendah dari batas tersebut akan dihapus dari kumpulan data, sehingga hanya fitur yang dianggap penting saja yang dipertahankan.

## 2.6 Naïve Bayes Classifier
Metode  ini  merupakan  metode  klasifikasi  yang  didasarkan  pada  teorema  Bayesian  dan  probabilitas  yang mengasumsikan variabel X memiliki sifat bebas atau independence, artinya suatu variabel (atribut) tidak memiliki kaitan  dengan  atribut  lainnya.  Meskipun  menggunakan  asumsi  keindependenan  atribut,  metode  ini  tetap mempunyai performa  yang kompetitif dalam proses pengklasifikasian  [11].  Perbedaan utama antara metode ini dengan metode lainnya terdapat pada pembentukan hipotesis. Hipotesis pada metode ini dibentuk secara langsung melalui  perhitungan  terhadap  frekuensi  kata  yang  muncul  pada  data  latih  tanpa  adanya  proses  pencarian. Sementara itu, pada metode lain biasanya dilakukan pencarian hipotesis yang sesuai dalam ruang hipotesis [12]. Bayesian classification yang didasarkan pada teorema bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi dengan akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar. Berikut adalah rumusan permasalahan dalam Naïve Bayes Classifier :
P(v) j = docs j examples (2)
P(w k |v j ) = 1+n k n+|kata| (3) Keterangan: docsj = kumpulan dokumen dengan nilai target vj examples = jumlah dokumen yang digunakan dalam pelatihan (data latih) n = total jumlah kata dalam data tekstual dengan nilai target yang sesuai
nk
= jumlah kemunculan kata wk dalam semua data tekstual dengan nilai target yang sesuai
|kata|
= jumlah kata yang berbeda yang muncul dalam semua data tekstual yang digunakan
Untuk  menjelaskan  metode  Naïve  Bayes  Classifier,  proses  klasifikasi  memerlukan  sejumlah  penunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel yang dianalisis.
𝑉 𝑀𝐴𝑃 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑣 𝑗 ∈𝑉 𝑃(𝑉𝑗)∏𝑖𝑃(𝑋𝑖|𝑉𝑗) (4)
Keterangan :
P (Vj) : Peluang kemunculan suatu dokumen yang memiliki kategori j P (Xi|Vj) : Peluang kemunculan Xi pada kategori Vj Pada penelitian ini menerapkan model Multinomial Naïve Bayes Classifier karena model tersebut unggul dalam pengklasifikasian teks atau dokumen. Dokumen tidak hanya ditentukan dengan kata yang muncul, tetapi juga jumlah kemunculannya [13].

## 2.7 Pengujian Confusion Matrix
Pengujian  dengan  Confusion  Matrix  dilakukan  untuk  melihat  hasil  akurasi  dari  metode  yang  digunakan  yaitu Naïve Bayes Classifier  dalam mengklasifikasi. Setelah selesai dilakukan proses klasifikasi, pengujian Confusion
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7071
Matrix  dapat  digunakan  untuk  menampilkan  visualisasi  performansi  metode  Naïve  Bayes  Classifier    dalam melakukan klasifikasi [14]. Tabel 1 merupakan evaluasi dari Confusion Matrix.
Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas Prediksi POSITIF NEGATIF POSITIF TP TN NEGATIF FP FN
Keterangan: TP (True Positive) = jumlah dokumen dari kelas 1 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 1 TN (True Negative) = jumlah dokumen dari kelas 0 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 0 FP (False Positive) = jumlah dokumen dari kelas 0 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 1 FN (False Negative) = jumlah dokumen dari kelas 1 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 0 Rumus Confusion Matrix untuk menghitung accuracy, precision, Recall dan F1-score seperti berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (5) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (6) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (7)
𝐹1𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑃 𝑥 𝑅 𝑃+𝑅 (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, data dikumpulkan untuk menganalisis sentimen data Prabowo Subianto, calon presiden 2024. Dengan  menggunakan  metode  Crawling  Twitter,  topik  dan  persepsi  publik  tentang  Prabowo  Subianto  sebagai calon presiden di media sosial menjadi satu-satunya yang digunakan dalam proses pendataan. Menggunakan fitur yang ditawarkan oleh antarmuka aplikasi (API) di aplikasi Twitter. Hingga 2100 data dikumpulkan, dengan 1050 di antaranya positif dan 1050 di antaranya negatif [15]. Data tentang load Google Colab ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Load Data pada Google Colab

## 3.2 Pelabelan Data
Setelah informasi dikumpulkan, itu dibagi menjadi dua kategori, positif dan negatif. Seorang ahli, dosen Bahasa Indonesia dari Fakultas Sains dan Teknologi Roza Afifah S.Pd selaku dosen UIN Sultan Syarif Kasim Riau, secara manual melabeli barang-barang tersebut. Tabel untuk hasil positif dan negatif ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Tweet Positif dan tweet Negatif
tweet Positif tweet Negatif
b'Pengamat  politik  sekaligus  pendiri  Lingkar  Madani Ray  Rangkuti  menduga,  Prabowo  Subianto  tak  akan keberatan jika menjadi calon wakil presidenuntuk Ganjar Pranowo  pada  Pemilu  Presiden  2024.  ^  #Nasional #Pipres2024
b"Dukungan @jokowi ke @prabowo sebagai calon Presiden 2024 sprt yg pernah diucapkan bbrp waktu yg  lalu,tak  ubahnya  seperti  sebuah  'prank'.  Dia sebenarnya  hanya  memberikan  dukungan  kpd @ganjarpranowo, bukan@prabowo.\n\nSeperti itulah bapak prank nasional berperilaku.
tweet Positif
tweet Negatif
b'https://t.co/Nr6zK0wLNy    Kalangan  Milenial  Kota Bogor  Deklarasi  Dukung  Prabowo-Erick  Thohir  di Pilpres 2024: Sejumlah anak muda alias milenial di Kota Bogor  mendeklarasikan  dukungan  kepada  Prabowo
Subianto dan Erick Thohir, sebagai calon presiden b'Kalau  mantan  pendukung  pada  kecewa  dapat diprediksi  Bapak  Prabowo  kalah  lagi  kalau  maju sebagai Calon Presiden 2024' b'@prabowo Bp CALON PRESIDEN untuk menggantikan pak Jokowi 2024 insyaallah' b'@KompasTV  Iya  kasihan  pak  prabowo  blm pernah  jd  presiden,  selama  ini  calon  terus  blm pernah  menang.  Netijen  emang  ndak  ada empatinya. 2009 Mega-Pro kalah, 2014 Prabowo- hatta kalah, 2019 prabowo-sandi kalah jg, masa yg 2024 kalah lg..
b'Yusril  Ihza  Mahendra  menyebut  bahwa  Prabowo Subianto  berpotensi  memenangkan  Pilpres  2024  jika didampingi Joko Widodo sebagai Calon Wakil Presiden. Mending Prabowo https://t.co/Qpulte6Hxp dekade08'
b'@Miduk17  ASAL JGN DIBALIK, PRABOWO CALON  PRESIDEN  DAN  GANJAR  CALON WAKIL  PRESIDEN  ,  ITU  BLM  TENTU
MENANG...
b'"Sejumlah  anak  muda  alias  milenial  di  Kota  Bogor mendeklarasikan  dukungan  kepada  Prabowo  Subianto dan Erick Thohir, sebagai calon presiden dan calon wakil presiden di Pemilu 2024. "\n#Prabowo\n#IndonesiaMenang\n# 14BANTEN' b'@prabowo  Jangan  mudah  percaya  pak,  hati2 suara  pemilih  malah  berkurang  jika  bapak  calon presiden nanti'

## 3.3 Text Preprocessing
Langkah-langkah yang terlibat dalam preprocessing teks adalah:
a. Cleaning
Pembersihan data adalah proses menyiapkan data untuk dianalisis dengan membuang informasi yang tidak akurat dan bahasa yang tidak pantas [16].

## Tabel 3. Proses Cleaning
Data asli Data setelah dicleaning
b'https://t.co/Nr6zK0wLNy   Kalangan Milenial  Kota Bogor Deklarasi  Dukung  Prabowo-Erick  Thohir  di  Pilpres  2024:
Sejumlah  anak  muda  alias  milenial  di  Kota  Bogor mendeklarasikan  dukungan  kepada  Prabowo  Subianto  dan Erick Thohir, sebagai calon presiden Kalangan  Milenial  Kota  Bogor  Deklarasi Dukung  PrabowoErick  Thohir  di  Pilpres  2024 Sejumlah  anak  muda  alias  milenial  di  Kota Bogor  mendeklarasikan  dukungan  kepada
Prabowo  Subianto  dan  Erick  Thohir  sebagai calon presiden
b. Case Folding
Case  Folding  Case  folding  merupakan tahapan di  mana teks diubah  menjadi  huruf kecil (lowercase) secara keseluruhan  untuk  menyamaratakan  penggunaan  huruf  kapital.  Tahapan  ini  dapat  mempermudah  proses analisis teks yang tidak tergantung pada perbedaan huruf besar dan kecil. Contoh dan penjelasan lebih lanjut tentang tahapan case folding dapat ditemukan pada referensi [17].
Tabel 4. Proses Case Folding
Data asli Data setelah dicase folding prabowo Bp CALON PRESIDEN untuk menggantikan pak Jokowi 2024 insyaallah prabowo bp calon presiden untuk menggantikan pak jokowi 2024 insyaallah
c. Tokenizing
Tokenizing merupakan langkah pembagian teks pada dokumen menjadi token yang dimana text yang panjang diubah menjadi fragmen yang kecil[18].
Tabel 5. Proses Tokenizing Data asli Data setelah diTokenizing kalau  mantan  pendukung  pada  kecewa  dapat diprediksi  bapak  prabowo  kalah  lagi  kalau maju sebagai calon presiden 2024
[‘kalau’,  ’mantan’,  ’pendukung’,  ‘pada’,  ‘kecewa’,  ‘dapat’, ‘diprediksi’,  ‘bapak’,  ‘prabowo’,  ‘kalah’,  ‘lagi’,  ‘kalau’, ‘maju’, ‘sebagai’, ‘calon’, ‘presiden’, ‘2024’]
d. Normalisasi
Normalisasi merupakan langkah mengubah bentuk penulisan masing-masing kata sesuai dengan KBBI(Kamus Besar Bahasa Indonesia) [19].
Tabel 6. Proses Normalisasi
Data asli Data setelah dinormalisasi prabowo, bp, calon, presiden,  untuk ,menggantikan, pak, jokowi, 2024, insyaallah prabowo,
bapak , calon,
presiden, untuk,
menggantikan, pak, jokowi, 2024, insyaallah
e. Negation Handling
Kata-kata negatif diubah menjadi kata-kata standar melalui proses yang dikenal sebagai "penanganan negatif"[20].
Tabel 7. Proses Negation Handling Data asli Data setelah dinormalisasi
[‘pengamat’, ‘politik’, ‘sekaligus’, ‘pendiri’, ‘lingkar’, ‘madani’,  ‘ray’,  ‘rangkuti’,  ‘menduga’,  ‘prabowo’, ‘subianto’,  ‘ tidak,  akan’, ‘jika’,  ‘menjadi’,  ‘calon’,’ wakil’,  ‘presiden’,  ‘untuk’,  ‘ganjar’,  ‘pranowo’, ‘pada’,  ‘pemilu’,  ‘presiden’,  ‘2024’,’  nasional, ‘pilpres2024’]
[‘pengamat’, ‘politik’, ‘sekaligus’, ‘pendiri’, ‘lingkar’, ‘madani’,  ‘ray’,  ‘rangkuti’,  ‘menduga’,  ‘prabowo’, ‘subianto’,  ‘ menerima’, ‘jika’,  ‘menjadi’,  ‘calon’, ‘wakil’,  ‘presiden’,  ‘untuk’,  ‘ganjar,’’  pranowo, ‘pada’,’  pemilu’,  ‘presiden’,  ‘2024’,  ‘nasional’, ‘pilpres2024’]
f. Stopword Removal
Konjungsi dihilangkan selama penghapusan stopword dalam kalimat.
Tabel 8. Proses Stopword Removal Data asli Data setelah distopword Removal
[‘pengamat’, ‘politik’, ‘sekaligus’, ‘pendiri’, ‘lingkar’, ‘madani’, ‘ray’, ‘rangkuti’, ‘menduga’, ‘prabowo’, ‘subianto’, ‘membantah’, ‘keberatan’, ‘jika’, ‘menjadi’, ‘calon’,’ wakil’, ‘presiden’, ‘untuk’, ‘ganjar’, ‘pranowo’, ‘pada’, ‘pemilu’, ‘presiden’, ‘2024’,’ nasional, ‘pilpres2024’]
[‘pengamat’, ‘politik’, ‘sekaligus’, ‘pendiri’, ‘lingkar’, ‘madani’, ‘ray’, ‘rangkuti’, ‘menduga’, ‘prabowo’, ‘subianto’, ‘membantah’, ‘keberatan’, ‘menjadi’, ‘calon’, ‘wakil’, ‘presiden’, ‘ganjar,’’ pranowo’, ’pemilu’, ‘presiden’, ‘2024’, ‘nasional’, ‘pilpres2024’]
g. Steaming
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, mengukus adalah pengubahan imbuhan menjadi bentuk dasar.
Tabel 9. Proses Steaming
Data asli Data setelah disteaming
[‘pengamat’, ‘politik’, ‘sekaligus’, ‘pendiri’, ‘lingkar’, ‘madani’, ‘ray’, ‘rangkuti’, ‘menduga’, ‘prabowo’, ‘subianto’, ‘membantah’, ‘keberatan’, ‘menjadi’, ‘calon’, ‘wakil’, ‘presiden’, ‘ganjar,’’ pranowo’, ’pemilu’, ‘presiden’, ‘2024’, ‘nasional’, ‘pilpres2024’]
[‘pengamat’, ‘politik’, ‘sekaligus’, ‘pendiri’, ‘lingkar’, ‘madani’, ‘ray’, ‘rangkuti’, ‘menduga’, ‘prabowo’, ‘subianto’, ‘bantah’, ‘keberatan’, ‘jadi’, ‘calon’, ‘wakil’, ‘presiden’, ‘ganjar,’’ pranowo’, ’pemilu’, ‘presiden’, ‘2024’, ‘nasional’, ‘pilpres2024’]

## 3.4  Word Cloud
Ketika semua proses selesai, data diproses untuk menghasilkan "awan kata" yang  menampilkan kata-kata yang paling sering muncul. Hal ini memungkinkan untuk memantau kata-kata yang paling sering digunakan masyarakat dalam penggunaan media sosial, khususnya Twitter, terkait pandangannya terhadap calon presiden 2024, Prabowo Subianto. Kata-kata yang paling sering muncul akan ditampilkan dalam ukuran lebih besar. Hasil implementasi “word cloud” dengan Google Colab dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Word Cloud

## 3.5 Pembobotan TF-IDF
Metode TF-IDF diterapkan untuk menetapkan bobot pada kata setelah dilakukan proses pencocokan. Tujuan dari pemberian bobot ini adalah untuk memberikan nilai pada kata-kata yang sering muncul. Untuk mengukur seberapa
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7071
sering sebuah kata muncul dalam sebuah dokumen, digunakan istilah Frekuensi Kemunculan (Term Frequency, TF). Jika sebuah kata jarang muncul dalam berbagai dokumen, bobotnya akan lebih rendah. Setelah menggunakan metode  Naive  Bayes,  langkah  berikutnya  adalah  pemilihan  fitur  dan  klasifikasi.  Gambar  3  menampilkan  hasil pembobotan TF-IDF untuk Google Colab.
Gambar 4. TF-IDF pada Google Colab

## 3.6 Seleksi Fitur
Dalam  seleksi  fitur,  digunakan  threshold  (ambang  batas)  nilai  untuk  menentukan  apakah  suatu  fitur  harus dipertahankan atau dieliminasi. Threshold ini biasanya berada dalam rentang 0 hingga 1, dan dapat diatur sesuai dengan kebutuhan dan tujuan analisis. Setiap  fitur setelah pembobotan akan diseleksi dengan proses pemilihan fitur yang relevan dengan penghapusan fitur tersebut yang redundan atau tidak relevan dalam analisis data. Dalam metode ini, digunakan sebuah threshold (batas) yang menentukan bobot minimum yang harus dimiliki oleh suatu fitur agar dianggap relevan dan dipertahankan. Menerapkan threshold, fitur-fitur yang memiliki bobot atau nilai di bawah  batas tersebut akan dihapus dari dataset, sehingga  hanya  fitur-fitur  yang dianggap signifikan  yang tetap dipertahankan. Mengaplikasikan seleksi fitur pada google colab yang ditampilkan oleh gambar 5.

## Gambar 5. Seleksi Fitur Threshold

## 3.7 Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Uji coba dilakukan untuk mengetahui hasil dari tiga uji coba data, yaitu dengan menggunakan data uji dari 90:10, 80:20  dan  70:30.  Nilai  akurasi  tertinggi  atau  89%  ditunjukkan  oleh  90:10  data  uji  saat  Metode  Naïve  Bayes Classifier  diuji.  Hasil  klasifikasi  positif  dan  negatif  pada  tweet  dikatakan  “True”  jika  sistem  berhasil mengidentifikasi  dan  mengelompokkan  komentar  ke  dalam  kelas  data  training.  Hasil  pengklasifikasian  akan mendapatkan probabilitas sebagai berikut :
1. Precision atau perbandingan antara banyaknya data yang diprediksi positif dengan true positive (TP).
2. Recall atau perbandingan antara banyaknya data yang sebenarnya positif dengan true positif (TP).
3. F1-score atau perbandingan rata-rata antara recall dan precision.
4. Akurasi atau tingkat keakuratan model pada suatu data.
5. Confusion Matriks atau pengukuran performa untuk model learning dari klasifikasi naïve bayes.
Gambar 6 menunjukan hasil klasifikasi Naïve Bayes Classifier pada Google Colab.

## Gambar 6. Klasifikasi Naïve Bayes pada Google Colab

## 3.8 Pengujian Confussion Matrix
Untuk menentukan skor akurasi, Precision, Recall, dan F1-score, dilakukan pengujian Confunssion Matrix setelah pembobotan  kata,  pemilihan  fitur,  dan  klasifikasi  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Menggunakan Confunssion Matrix untuk menentukan tes untuk data uji 90:10, 80:20 dan 70:30.
a. Data uji 90:10
Nilai akurasi terbesar 89% ditemukan setelah dilakukan pengujian terhadap 90:10 data uji. Google Colab telah menerapkan uji Confusion Matrix yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Confusion Matrix 90:10
Setelah memperoleh nilai akurasi True Negative (TN) 80, False Positive (FP) 17, False Negative (FN) 6, True Positive (TP) 107 dilakukan pengujian skor precision, recall, dan  f1-score. Hasil pengujian precision, recall, dan f1-score pada data latih dan data uji dengan perbandingan 90:10 ditampilkan dalam Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Precision, Recall, dan F1-score 90:10
Berdasarkan  Gambar  8,  didapatkan  hasil  precision  akurasi  untuk  tweet  yang  bersifat  negatif  sebesar  93%, sementara untuk tweet yang bersifat positif sebesar 86,3%, dengan nilai precision keseluruhan sebesar 89,7%. Hasil recall untuk tweet yang bersifat negatif adalah 82,5%, sementara untuk tweet yang bersifat positif adalah 94,7%,  sehingga  mendapatkan  nilai  recal  sebesar  88,6%.  Nilai  f1-score  yang  diperoleh  untuk  tweet  yang bersifat negatif adalah 87,4%, sedangkan untuk tweet yang bersifat positif adalah 90,3%, dengan nilai f1-score keseluruhan sebesar 88,9%.
b. Data uji 80:20
Nilai akurasi 86% ditemukan setelah menguji 80:20 data uji. Google Colab telah menerapkan uji  Confussion Matrix, yang ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Confusion Matrix 80:20
Setelah  memperoleh  nilai  akurasi  TN  157,  FP  45,  FN  13,  TP  205  dilanjutkan  dengan  pengujian  precision, recall, dan f1-score. Hasil pengujian precision, recall, dan f1-score dengan rasio data latih dan data uji 80:20 ditampilkan dalam Gambar 10.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7071
Gambar 10. Hasil precision, Recall, dan f1-score 80:20
Berdasarkan Gambar 10, diperoleh  hasil  precision  akurasi untuk tweet yang  bersifat negatif sebesar 92,4%, sementara untuk tweet yang bersifat positif sebesar 82%, dengan nilai  precision keseluruhan sebesar 87,2%. Hasil recall untuk tweet yang bersifat negatif adalah 77,7%, sementara untuk tweet yang bersifat positif adalah 94%, sehingga mendapatkan nilai recall sebesar 85,9%. Nilai f1-score yang diperoleh untuk tweet yang bersifat negatif  adalah  84,4%,  sedangkan  untuk  tweet  yang  bersifat  positif  adalah  87,6%,  dengan  nilai  f1-score keseluruhan sebesar 86%.
c. Data uji 70:30
Nilai akurasi sebesar 85,4% ditemukan setelah dilakukan pengujian terhadap 70:30 data uji. Confusion Matrix yang telah diimplementasikan pada Google Colab ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Confusion Matrix 70:30
Setelah memperoleh nilai akurasi TN 235, FP 62, FN 30, TP 303 dilakukan pengujian untuk precision, recall, dan  f1-score.  Hasil  pengujian  precision,  recall,  dan  f1-score  dengan  rasio  data  latih  dan  data  uji  70:30 ditampilkan dalam Gambar 12.
Gambar 12. Hasil Precision, Recall, dan F1-score 70:30
Berdasarkan Gambar 12, diperoleh  hasil  precision  akurasi untuk tweet yang  bersifat negatif sebesar 88,7%, sementara untuk tweet yang bersifat positif adalah 83%, dengan nilai  precision  keseluruhan sebesar 85,8%. Hasil recall untuk tweet yang bersifat negatif adalah 79,1%, sementara untuk tweet yang bersifat positif adalah 91%, dengan nilai recall sebesar 85,1%. Nilai f1-score yang diperoleh untuk tweet yang bersifat negatif adalah 83,6%, sedangkan untuk tweet yang bersifat positif adalah 86,8%, dengan nilai f1-score keseluruhan sebesar 85,2%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes Classifier dapat digunakan untuk mengkategorikan opini terhadap Prabowo Subianto, calon presiden tahun 2024. Hal ini dilakukan melalui beberapa tahapan, seperti pengumpulan data, text preprocessing, pembobotan dengan TF-IDF, pemilihan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7071
fitur dengan threshold, pengklasifikasian dengan metode Naïve Bayes Classifier serta pengujian dengan confusion matrix. Dengan perbandingan yang digunakan 90:10, 80:20, dan 70:30. Dalam penelitian ini menggunakan 2100 data yang telah di klasifikasikan menjadi 2 kelompok yaitu Positif dan Negatif dengan cara melabeli secara manual yang dibantu oleh dosen ahli Bahasa Indonesia. Pengujian 90:10 memiliki nilai akurasi tertinggi, 89%. Hasil dari Precision 89,7% , Recall 88,6%, dan F1-score 88,9%.  Dari hasil metode klasifikasi yang digunakan, masyarakat akan mengetahui adanya sentimen terhadap Prabowo Subianto sebagai bakal calon Presiden Indonesia.

## REFERENCES
[1] S. D. Agusti, S. Y. Dahda, N. Hidayah, and A. T. Tektonika, “Analisis Sentiment Isu Pilpres 2019 Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Voice Informatics, vol. 10, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[2] Nadir, W. Y. Wardani, and A. Purwandi, “Urgensi Pendidikan Politik Menyongsong Pemilihan Umum Presiden Dan Wakil Presiden Indonesia Tahun 2024 Untuk Menciptakan Pemilihan Umum Yang Jujur Dan Adil,”  J. Pendidik. dan Konseling, vol. 4, no. 6, pp. 1349–1358, 2022.
[3] A.  Junaidi,  “Peluang  dan  Tantangan  Pesta  Demokrasi  2024  dan  Jaminan  Perlindungan  Sosial  Ekonomi  Lingkungan Hidup  dicermati  . Beberapa abad  lalu ,  manusia belum  memikirkan akibat dari pemanfaatan alam,” J.  Huk. Samudra Keadilan, vol. 1, no. 1, pp. 23–30, 2024.
[4] S. Juanita, “Analisis Sentimen Persepsi Masyarakat Terhadap Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 3, p. 552, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2140.
[5] N.  A. Azmi, A. T.  Fathani,  D. P. Sadayi,  I. Fitriani, and M. R. Adiyaksa, “Social Media  Network  Analysis  (SNA): Identifikasi Komunikasi dan Penyebaran Informasi Melalui Media Sosial Twitter,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1422, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3257.
[6] I. Riswanto and R. H. Laluma, “Klasifikasi Kelayakan Pinjaman Pada Koperasi Karyawan Menggunakan Metode Naïve Bayes  Classifier  Berbasis  Web,”  Infotronik    J.  Teknol.  Inf.  dan  Elektron.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  11–16,  2020,  doi: 10.32897/infotronik.2020.5.1.2.
[7] A. Handayani et al., “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Capres RI 2024 di Twitter Menggunakan Algoritma SVM,” J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 1, pp. 53–63, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4379.
[8] R. Yanuarti, “Analisis Media Sosial Twitter Terhadap Topik Vaksinasi Covid-19,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones., vol. 6, no. 2, pp. 121–130, 2021, doi: 10.32528/justindo.v6i2.5503.
[9] S.  Rahayu  and  J.  J.  Purnama,  “Klasifikasi  Konsumsi  Energi  Industri  Baja  Menggunakan  Teknik  Data  Mining,”  J. Teknoinfo, vol. 16, no. 2, p. 395, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1984.
[10]  A. Apriani, H. Zakiyudin, and K. Marzuki, “Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF System Penerimaan  Mahasiswa  Baru  pada  Kampus  Swasta,”  J.  Bumigora  Inf.  Technol.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  19–27,  2021,  doi: 10.30812/bite.v3i1.1110.
[11]  M. K. Maulidina, “Analisis Sentimen Komentar Warganet Terhadap Postingan Instagram Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan TF-IDF,” Naskah Publ. Univ. Teknol. Yogyakarta, pp. 1–15, 2020.
[12]  D. Sandi, “Klasifikasi Opini Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Berita Vaksinasi Di Twitter,” Nuansa Inform., vol. 16, no. 1, pp. 156–160, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5343.
[13]  A. H. Setianingrum, “Implementasi Algoritma Multinomial Naive Bayes Classifier,” J. Tek. Inform., vol. 10, no. 2, pp. 109–118, 2018, doi 10.15408/jti.v10i2.6822..
[14]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[15]  N. A. Rakhmawati, M. I. Aditama, R. I. Pratama, and K. H. U. Wiwaha, “Analisis Klasifikasi Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter Terhadap Pengadaan Vaksin COVID-19,” J. Inf. Eng. Educ. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 90–92, 2020, doi: 10.26740/jieet.v4n2.p90-92.
[16]  A. J. P. Sibarani, “Implementasi  Data Mining Menggunakan  Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[17]  L. Hermawan and M. B. Ismiati, “Pembelajaran Text Preprocessing berbasis Simulator Untuk Mata Kuliah Information Retrieval,” J. Transform., vol. 17, no. 2, p. 188, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1705.
[18]  B. H. Hayadi, “Sistem Informasi Geografis,” Apl. dan Anal. Lit. Fasilkom UI, vol. m, no. 1998, pp. 7–34, 2018.
[19]  N. M. A. J. Astari, D. G. H. Divayana, and G. Indrawan, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,”  J.  Sist.  dan  Inform.,  vol.  15,  no.  1,  pp.  27–29,  2020,  doi: 10.30864/jsi.v15i1.332.
[20]  A.  R.  Satria,  S.  Adinugroho,  and  Suprapto,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Mobile  menggunakan  Algoritma Gabungan Naïve Bayes dan C4.5 berbasis Normalisasi Kata Levenshtein Distance,” vol. 4, no. 11, pp. 4154–4163, 2020.