## 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.v7i3.6523

## Analisis Sentimen Terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neightbors
Dedi Pramana * , M Afdal, Mustakim, Inggih Permana
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1, *11950310418@students.uin-suska.ac.id, 2 m.afdal@uin-suska.ac.id, 3 mustakim@uin-suska.ac.id ,
4 inggihpermana@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950310418@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Pemindahan  ibu  kota  negara  Indonesia  menjadi  sebuah  topik  yang  hangat  diperbincangkan  saat  ini.  Sehingga kebijakan pemerintah ini menuai banyak sekali reaksi dari berbagai pihak khususnya masyarakat umum di Indonesia. Berbagai reaksi  pun  ditunjukan  dengan  berbagai  ekspresi  diberbagai  media  sosial.  Salah  satu  media  sosial  yang  menjadi  tempat masyarakat  berekspresi  didalam  menanggapi  kebijakan  pemerintah  ini  adalah  Instagram.  Komentar  yang  dituangkan masyarakat pada postingan di instagram ini sangat beragam mulai dari komentar yang positif, negatif, dan juga netral.  Jika komentar tersebut diolah dengan baik dapat menjadi bahan evaluasi terhadap pemindahan ibukota Negara. Melihat hal ini maka diperlukan sebuah analisis sentiment yang ditujukan untuk melakukan klasifikasi dari berbagai komentar tersebut agar dapat disajikan  menjadi  sebuah  informasi  yang  nantinya  ditujukan  untuk  membantu  pemerintah  melakukan  pertimbangan  dalam menjalankan kebijakan terhadap pemindahan ibukota negara. Pada penelitian ini dilakukan pengolahan data dengan algoritma Naive  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest  Neightbors  dengan  data  komentar  instagram  pada  postingan  yang  berkaitan  dengan pemindahan ibu kota negara. Dimana jumlah data yang digunakan 2.404 komentar. Didapatkan hasil bahwa akurasi algoritma NBC  sebesar  63.09%  dan  K-Nearest  Neightbors  sebesar  69,23%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  KNN  lebih  baik dibandingkan dengan NBC. Selain itu didapatkan juga popularitas sentiment masyarakat terhadap Pemindahan Ibukota Negara dengan  sentiment  positif  sebesar  28%  yang  berjumlah  643  komentar,  sentiment  netral  sebesar  42%  yang  berjumlah  1025 komentar, dan sentiment negatif sebesar 30% yang berjumlah 730 komentar.
Kata Kunci: Ibu Kota Negara; Instagram; K-Nearest Neightbors; Naive Bayes Classifier.
Abstract− The relocation of Indonesia's capital city is a hot topic of discussion at the moment. So that this government policy reaps a lot of reactions from various parties, especially the general public in Indonesia. Various reactions were shown with various expressions on various social media. One of the social media that has become a place for people to express themselves in responding to this government policy is Instagram. The comments poured by the community on posts on Instagram are very diverse ranging from positive, negative, and neutral comments. If these comments are processed properly, they can be used as evaluation  material  for  the  relocation  of  the  State  capital.  Seeing  this,  a  sentiment  analysis  is  needed  which  is  intended  to classify the various comments so that they can be presented into information which will be intended to help the government make considerations in carrying out policies towards moving the national capital. In this study, data processing was carried out with the Naive Bayes Classifier and K-Nearest Neightbors algorithms with Instagram comment data on posts related to moving the national capital. Where the amount of data used is 2,404 comments. It was found that the accuracy of the NBC algorithm was  63.09%  and  K-Nearest  Neightbors  was  69.23%  so  it  can  be  concluded  that  KNN  is  better  than  NBC.  In  addition,  the popularity of public sentiment towards the relocation of the National Capital was also obtained with a positive sentiment of 28% totaling 643 comments, a neutral sentiment of 42% totaling 1025 comments, and a negative sentiment of 30% totaling 730 comments.
Keywords : Capital City, Instagram, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes Classifier.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang  terletak  pada  wilayah  Asia  Tenggara  dengan  luas  wilayah  1905  kilometer persegi dan jumlah penduduk 275,77 juta pada tahun 2022 [1][2][3]. Indonesia memiliki banyak pulau, dengan Jakarta  sebagai  ibu  kotanya.  Sejak  tahun  1966,  ketika  Jakarta  memiliki  radius  661,52  kilometer  dan  terletak dibagian barat jawa, secara resmi diakui sebagai ibu kota Republik Indonesia  [4][5][6]. Diluar dari sebagai ibu kota Negara, Jakarta juga merupakan pusat dari berbagai kegiatan mulai dari perdagangan, politik, bisnis, industry, dan metropolitan [7]. Sejumlah besar orang dari berbagai penjuru Indonesia serta dari Negara lain datang untuk tinggal dijakarta akibat dari berbagai faktor antara lain keberadaan lembaga pemerintah, bisnis asing dan domestik, perusahaan swasta, serta kemudahan menonton hiburan.
Tanggal 16 agustus 2019, Presiden Jokowidodo mengeluarkan pengumuman  terkait rapat sidang dengan DPD dan DPR yang akan datang untuk membahas rencana ibu kota Negara yang baru. Presiden Jokowidodo dalam pidatonya menyatakan bahwa ibu kota Negara akan dipindahkan kepulau Kalimantan, dengan beberapa alasan, diantaranya: (1) Meringankan beban jabodetabek. (2) melakukan pemerataan pembangunan. (3) mentransformasi sikap bangsa Indonesia kedalam pola fikir global. (4) memiliki kota asal yang mewakili budaya Indoensia. (5) ibu kota dengan daya saing tinggi dalam konteks lokal maupun global [2] [6] [8][9][10].
Melalui kebijakan tersebut salah satu yang harus menjadi perhatian besar adalah pendapat masyarakat. Ini dikarenakan Indonesia adalah negara yang menganut azas demokrasi dalam pemerintahannya, dan rakyat memiliki peran yang besar didalamnya [2][11][12]. Menurut Sidney Hook, demokrasi merupakan bentuk pemerintahan yang

## 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.v7i3.6523
didalam  mengambil  keputusan  didasarkan  pada  kebebasan  dan  kesepakatan  bersama”  [13][2].  Karena  setiap keputusan yang dibuat oleh pemerintah berdampak pada bagaimana kehidupan masyarakat dan sistem demokrasi yang memungkinkan partisipasi seluruh rakyat[2].
Dengan diumumkannya kebijakan pemerintah akan memindahkan ibu kota negara dari kota Jakarta menuju Kalimantan dapat memicu berbagai reaksi luas pada masyarakat dari reaksi positif hingga reaksi negatif atau netral dari masyarakat [9][14]. Selain itu, kebijakan ini menyoroti kelebihan dan kekurangan dari berbagai segi kebijakan ini. Beberapa pihak berharap agar pemerintah mengambil tindakan untuk mengatasi masalah ini, mulai mekanisme waktu, hari, dan pendanaan yang akan disediakan oleh pemerintah untuk membangun ibu kota negara baru dari awal[2][15]. Dalam konteks ini penting untuk melakukan analisis sentiment terhadap reaksi masyarakat mengenai pemindahan ibukota Negara. Hal ini dikarenakan Indonesia menganut azas demokrasi dalam  pemerintahannya, dimana  partisipasi  masyarakat  sangat  diperhatikan.  Keputusan  pemerintah  akan  berdampak  pada  kehidupan masyarakat, dan melalui sistem demokrasi, partisipasi seluruh rakyat dalam pengambilan keputusan diharapkan tercapai.
Mengingat saat ini kita hidup dimasa teknologi maju, sehingga lebih mudah bagi masyarakat umum untuk mendapatkan  sebuah  informasi  otentik  tentang  topik  apapun  dengan  cepat  dan  mudah  [12].  Dengan  demikian, masyarakat saat ini dapat dengan mudah mengidentifikasi isu-isu yang terkait dengan kebijakan yang akan dibahas oleh  pemerintah.  Hal  tersebut  terjadi  karena  tingginya  tingkat  penggunaan  media  sosial  pada  masyarakat  ini, dimana media sosial bukan hanya sebagai media hiburan saja tetapi menjadi tempat menyatakan pandangan terkait berbagai topik politik yang ada di Indonesia. Hal ini terjadi juga dalam kebijakan pemindahan ibu kota negara, dimana masyarakat banyak menuangkan reaksinya pada media sosial, salah satu media sosial yang menjadi tempat masyarakat mengekspresikan pendapatnya yaitu Instagram [2].
Melalui media sosial instagram, berbagai opini masyarakat pun semakin berkembang luas. Khususnya pada kebijakan  pemindahan  ibu  kota  negara,  ada  pihak  yang  bereaksi  menolak  kebijakan  ini  namun  ada  juga  yang menyetujui  kebijakan  pemerintah  tersebut.  Sejalan  dengan  itu,  maka  perlu  adanya  analisis  sentimen  terhadap reaksi masyarakat yang berkembang dimedia sosial ini. Dengan menggunakan teknik data mining kita akan dapat melakukan  peninjauan  reaksi  masyarakat  manakah  yang  paling  sering  atau  paling  banyak  muncul  dalam menanggapi  kebijakan  pemerintahan  tersebut.  Jika  masalah  ini  tidak  diselesaikan  dapat  memiliki  dampak ketidakpuasan  masyarakat  yang  dapat  mengganggu  stabilitas  dan  harmoni  di  masyarakat,  Selain  itu ketidakseimbangan pembangunan dapat meningkatkan kesenjangan ekonomi antar wilayah. Hal ini dapatd iatasi dengan menggunakan text mining yang mana akan mengekstrak informasi dari sekumpulan data menjadi data- data masalah terkait topik tertentu [14].
Menurut Andrew Kurniawan dkk (2022), pada penelitiannya menyatakan bahwa hasil penelitian  dengan menerapkan Naive Bayes Classifier melalui text mining didapatkan nilai akurasi yang tinggi sebesar 60,66% [16]. Ketika  P.Asri  dkk  (2021)  menggunakan  algoritma  Naive Bayes  Classifier,  dikatakan  bahwa  algoritma  tersebut memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi sekitar 94,33%  [14]. Selain itu, selanjutnya oleh Mohammad Ilham Ramadhon  (2020)  mencatat  bahwa  penggunaan  algoritma  K-Nearest  Neightbors  dalam  analisis  sentimen  pada penelitiannya memberikan tingkat akurasi sebesar 64% [6]. Kemudian pada penelitian Anwari & Yuliazmi (2022) menyatakan KNN memiliki nilai akurasi yang tinggi dengan nilai akurasi sebesar 83.74%, precission 77.78% dan nilai recal sebesar 84.00% [1].
Berdasarkan  pada  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  dilakukan  Analisis  Sentimen  Terhadap Pemindahan  Ibukota  Negara  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-Nearst  Neightbors  pada komentar  instagram  menggunakan  teknik  scrapping  untuk  mengklasifikasikan  setiap  komentar  apakah  positif, negative ataupun netral. Dengan penelitian ini diharapkan mampu memberikan informasi dalam menilai reaksi masyarakat terhadap pemindahan ibu kota negara. Sehingga pemerintah dapat membuat keputusan yang lebih baik, meminimalkan dampak negatif dan memaksimalkan manfaat pemindahan ibukota Negara.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Terdapat beberapa tahapan pada tahap ini, meliputi tahapan pengumpulan data, preprocessing data, pelabean data, TF-IDF, serta melakukan penerapan algoritma yang digunakan hingga selanjutnya akan dilakukan visualisasi data. Adapun tahapan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Mulai
Pengumpulan Data Preprocessing Data Pela belan TF-IDF Naïve Bayes Cla ssifier K-Nearest Ne ightbors Visualisa si Data Sele sai
Gambar 1. Metodologi 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.v7i3.6523
Dapat dilihat pada Gambar 1 Pengumpulan data merupakan tahapan pertama pada penelitian ini. Kumpulan data  yang  akan  diolah  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  komentar  yang  dibuat  pada  postingan  instagram  yang mencakup  semua  informasi  terkait  pemindahan  ibu  kota  negara.  Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan pembersihan data pada data yang belum terstruktur dengan tahap preprocessing. Setelah melakukan preprocessing data  maka  dilakukan  pelabelan  dengan  manual  oleh  Pakar  bahasa  yang  kompeten  pada  bidangnya  sehingga mendapatkan hasil yang lebih baik. Kemudian melakukan pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Iverse Document Frequency (TF-IDF) sehingga didapatkanlah bobot nilai pada setiap kata. Untuk mengklasifikasikan data  yang  digunakan  akan  diterapkan  Naive  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest  Neightbors  yang  menghasilkan visualisasi data dan hasil dari perbandingan algoritma tersebut.

## 2.4 Analisa Sentimen
Analisa  sentiment  adalah  proses  mengidentifikasi  polaritas  teks  dalam  dokumen  atau  jenis  dokumen  lainnya sehingga  kategori  dapat  ditandai  sebagai  sentiment  positif,  negative  atau  netral.  Dalam  analisis  sentiment pengumpulan data dilakukan untuk mengura dan megatur teks menjadi entitas tertentu seperti layanan, produk, orang, fenomena dan objek lainnya [17] [18]. Analisa sentimen adalah metode menganalisis pikiran dan perasaan orang dengan tujuan untuk menentukan apakah mereka setuju atau tidak setuju pada topik yang dbahas[19].

## 2.4 Term Frequency-Iverse Document Frequency (TF-IDF)
Metode Term Frequency-Iverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan cara pemberian nilai bobot pada data yang sudah di ekstrak. Nilai tersebut berdasarkan pada minimum bobot yang dihitung setiap term dapat digunakan sebagai dasar dalam melakukan seleksi term [20]. Metode Term Frequency-Iverse Document Frequency (TF-IDF) menilai  ukuran  kepentingan  sebuah  kata  atau  kelompok  data  dalam  dokumen  berdasarkan  ukuran  statistik. mengevaluasi  ukuran  berdasarkan  ukuran  kepentingan  sebuah  kata  atau  kelompok  data  dalam  dokumen.  Pada algoritma ini menggunakan perhitngan dengan persamaan 1 [21] :
Wdt = tfdt ∗ Idft (1)

## 2.3 Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier  adalah  metode  klasifikasi  hipotesis  Bayes  (Bayes  Statistics)  dan  menerapkan  teknik statistik serta probalitas yang dikembangkan Thomas Bayes, seorang sarjana inggris, untuk menentukan arah posisi suatu  objek  relative  terhadap  posisinya  dimasa  lalu.  Algoritma  tunggal  yang  paling  banyak  digunakan  untuk mengklasiifikasikan data tidak terstruktur yang digunkan untuk mendapatkan probabilitas tertinggi dalam kategori yang paling tepat [22] [23]. Ini adalah metode yang tepat untuk mengklasifikasikan teks untuk diterapkan dalam analisis sentimen dan memiliki potensi dalam klasifikasi data dan preset terkomputerisasi. [24]. Berikut merupakan rumus pada naive bayes classfifier dapat menggunakan persamaan 2 [25]:
P(C|X) = P( x | c )P(c) P(x) (2)

## 2.4 K-Nearest Neightbors (KNN)
K-Nearest Neightbors merupakan algoritma yang itujukan untuk mengkategorikan objek berdasarkan atribut dan data latih. Hasil sempel data uji diklasifikasikan menurut prepronderance dari kategori  [26]. Dengan demikian, data latih akan dibuat dengan memperhatikan bagaimana satu dokumen berinteraksi dengan dokumen lainnya [27]. Kelebihan  dari  algoritma  ini  adalah  mampu  mengolah  data  dengan  noise  serta  data  dalam  jumlah  banyak, Perhitungan jarak pada KNN dapat menggunakan persamaan 3 [28]:
d i √∑ (a i − b i ) 2 k i=1 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menggunakan data komentar pada postingan melalui platform instagram yang berjumlah 2.404 data. Dimana data diambil dari beberapa akun instagram yang terpercaya atau akun yang sudah divalidasi oleh platform  itu  sendiri  dengan  tanda  centang  biru pada  akun  yang  akan  digunakan.  Akun yang  akan  diambil  data komentarnya diantarnya @jokowidodo dan @tvone.

## 3.1 Data Awal
Data penelitian  ini menggunakan komentar pada instagram,  didapatkan dengan menggunakan teknik scrapping komentar instagram menggunakan Web penarikan pada komentar instagram. Dimana data awal pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Awal No Komentar 1 Mantabz?

## 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.v7i3.6523
No Komentar
2 @s_junita06 kan pak presiden saya baik sekali, dan pak presiden kan kekinian dekat dengan anak muda. #bismillah karyawan BUMN
3 @muhammadsaipulramadhan buat votingnya tembus 1juta kita gotong royong sembelih
4 Karna Jakarta akan tenggelam cepat pak
… ….
2.404  Dukung program Pemerintah
Berdasarkan  pada  Tabel  1  merupakan  data  awal  yang  diambil  melalui  teknik  scrapping  pada  instagram dengan berbagai pendapat masyarakat mengenai Pemindahan Ibukota Negara sehingga didapatkan data berjumlah 2.404 komentar.

## 3.2 Preprocessing Data
Tahap pada preprocessing data ini yaitu seluruh data mentah diolah sebagai bentuk persiapan sebelum nantinya data  akan  masuk  pada  proses  berikutnya.  Preprocessing  dilakukan  dengan  menghilangkan  data  yang  memiliki informasi yang tidak sesuai dengan kebutuhan data yang dibutuhkan menjadi format yang dibutuhkan dan akan lebih mudah nantinya untuk diolah.

## 3.2.1 Case Folding
Merupakan langkah awal pada preprocessing data. Tahapan ini bertujuan untuk mengolah data awal yang tidak hanya  terdiri  dari  teks  namun  juga  memiliki  unsur  yang  beragam.  Sehingga  dapat  diartikan  Case  Folding merupakan proses untuk merubah data yang masi memiliki unsur berbeda dan huruf besar diganti dengan huruf kecil atau teks yang normal. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Case Folding
No Komentar 1 mantabz?
2 @s_junita06 kan pak presiden saya baik sekali, dan pak presiden kan kekinian dekat dengan anak muda. #bismillah karyawan bumn
3 @muhammadsaipulramadhan buat votingnya tembus satu juta kita gotong royong sembelih
4 karna jakarta akan tenggelam cepat pak
… ….
2.404  dukung program pemerintah

## 3.2.2 Cleaning
Data komentar di proses terlebih dahulu melalui proses cleaning. Data yang berupa teks akan dibersihkan terlebih dahulu  untuk  membersihkan  kata  tak  baku,  symbol,  hastag,  username,  url,  serta  komentar  yang  sama,  hasil cleaning dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Hasil Cleaning No Komentar 1 mantabz
2 kan pak presiden saya baik sekali, dan pak presiden kan kekinian dekat dengan anak muda bismillah karyawan bumn
3 buat votingnya tembus satu juta kita gotong royong sembelih
4 karna jakarta akan tenggelam cepat pak
… ….
2.404  dukung program pemerintah

## 3.2.3 Filtering
Merupakan tahapan untuk pengambilan kata yang bersifat penting serta mengecualikan atau membuang kata yang kurang  penting  seperti  tanda baca  dan  stopword.  Sementara  untuk daftar kata  yang  digunakan  merupakan  data stoplist. Dibawah ini merupakan data stopwords yang akan digunakan Tabel 4.

## Tabel 4. Data Kata Stopword
No   Stopword   No  Stopword   No   Stopword
1 ada 6 Agaknya 11 Akhiri 2 adalah 7 Agar 12 akhirnya 3 adanya 8 Akan 13 aku 4 adapun 9 Akankah … … 5 agak 10 Akhir 771 Hapus

## 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.v7i3.6523
Pada Tabel 4 merupakan kata kata stopword yang berjumlah 771 kata seperti ada, adalah, adanya, adapun, agak dan lain sebagainya. Hasil Filtering  yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Filtering No Komentar 1 Mantabz
2 junita  kan  pak  presiden  saya  baik  sekali  dan  pak  presiden  kan  kekinian  dekat  dengan  anak  muda karyawan bumn
3 buat votingnya tembus satu juta kita gotong royong sembelih
4 karna jakarta akan tenggelam cepat pak
… ….
2.404  dukung program pemerintah

## 3.2.4 Steaming
Tahapan stemming adalah tahapan dimana akan dilakukannya pengubahan kata yang memiliki imbuhan menjadi kata dasar. Pada tahap ini phyton dan sastrawi digunakan untuk mencari kata dasar yang akan digunakan. Sehingga hasil text preprocessing ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Steaming
No Komentar 1 Mantabz
2 junita presiden presiden kini anak muda karyawan bumn
3 voting tembus satu juta gotong royong sembelih
4 karna jakarta tenggelam cepat
… …. 2.404  dukung program pemerintah

## 3.3 Pelabela
Data komentar instagram terhadap pemindahan Ibu kota Negara yang tersedia merupakan data tanpa label. Dengan demikian perlu dilakukannya pelabelan data tersebut. Pelabelan dilakukan dengan cara manual yang dibantu pakar yang berkompeten dibidang ini. Dalam proses pelabelan data komentar, maka akan dilakukan penilaian komentar apakah bernilai positif yang memiliki arti bahwa komentar tersebut setuju dengan pemindahan ibu kota, bernilai negatif  berarti  memiliki  arti  bahwa  komentar  tersebut  tidak  setuju  dengan  pemindahan  ibu  kota  Negara,  dan bernilai  netral  memiliki  arti  bahwa  komentar  itu  tidak  memiliki  tujuan  mendukung  atau  menolak.  Hasil  dari pelabelan dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pelabelan Data No Komentar Sentimen 1 Mantabz netral 2 junita presiden presiden kini anak muda karyawan bumn positif 3 voting tembus satu juta gotong royong sembelih netral 4 karna jakarta tenggelam cepat netral … …. … 2.404  dukung program pemerintah netral
Berdasarkan  Tabel  7  hasil  pelabelan  manual  yang  dilakukan  oleh  pakar  didapatkan  pada  komentar instagram memiliki 643 komentar berada pada sentimen positif, 1025 komentar berada pada sentiment netral, dan 730 komentar berada disentimen negatif. Persentase dari komentar instagram dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil semua pelabelan
Berdasarkan  pada  Gambar  2  didapatkan  kesimpulan  bahwa  data  instagram  tertinggi  berada  pada  kelas netral  yaitu  sebesar  42%,  untuk  data  kelas  menengah  terdapat  pada  kelas  negatif  dengan  nilai  sebesar  30% sedangkan untuk data instagram terendah terdapat pada kelas positif dengan nilai sebesar 28%.
Positif 28% Negati f 30% Netral 42% Positif Negatif Netral

## 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.v7i3.6523

## 3.4 Algoritma Naive Bayes Classifier
Pada penelitian ini data yang digunakan dilakukan pengujian data dengan  K-Fold Cross Validation pada 2.404 komentar kemudian dibagi kedalam dua bagian yaitu data uji dan data latih. Selanjutnya dilakukan pengulangan k kali secara acak untuk membagi satu set k menjadi himpunan k dengan bagian yang bebas, dari pembagian k akan ada data yang disisakan untuk dijadikan data uji lalu kemudian sisanya menjadi data latih. Hasil dari pembagian ini ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Akurasi NBC K-Fold Akurasi K-1 36,68% K-2 56,80% K-3 46,42% K-4 30,95% K-5 50,59% K-6 57,14% K-7 63,09% K-8 32,73% K-9 18,45% K-10 0,59% Nilai Max 63,09%
Melalui Tabel 8 hasil akurasi NBC dapat disimpulkan bahwa dari percobaan yang dilakukan memiliki hasil tertinggi pada spilt K-7 dengan akurasi sebesar 63,09%.

## 3.5 Algoritma K-Nearest Neightbors
Pada  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  10  K-Fold  Cross  Validation  sebagai  acuan  dalam  melakukan pembagian data latih dan data uji, dengan parameter K=10. Data yang digunakan berjumlah 2404 maka didapatkan hasil pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Akurasi K-NN K-Fold Akurasi K-1 55,02% K-2 69,23% K-3 60,71% K-4 55,95% K-5 29,76% K-6 31,54% K-7 41,6% K-8 21,42% K-9 10,11% K-10 2,97% Nilai Max 69,23%
Melalui  Tabel  9  hasil  akurasi  KNN  dapat  disimpulkan  bahwa  percobaan  dengan  nilai  akurasi  tertinggi berada pada split K-2 dengan nilai akurasi sebesar 69,23%.

## 3.6 Analisa dan Hasil Klasifikasi

## 3.6.1 Perbandingan Akurasi
Melalui uji coba yang sudah dilakuan maka didapatkan hasil akurasi pada algoritma NBC memiliki akurasi sebesar 63,09% sedangkan pada algoritma KNN menunjukan hasil akurasi sebesar 69,23% terhadap data komentar yang ada. Dengan ini dapat dilihat bahwa hasil akurasi dengan menggunakan KNN lebih baik dibandingkan dengan NBC sehingga dapat dilihat pada Gambar 3.
63,09% 69,23% 60,00% 70,00%
NBC KNN Perbandingan Akurasi NBC dan KNN

## 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.v7i3.6523

## 3.7 Visualisasi Data
Dibawah ini merupakan hasil dari visualisasi data komentar instagram yang divisualisasikan menggunakan situs web  wordcloud.  Dimana  hasil  visualisasi  ini  dibagi  menjadi  empat  bagian  yaitu  visualisasi  keseluruhan  data, visualisasi data positif, visualisasi data negatif, dan visualisasi data netral. Dimana hasil visualisasi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Visualisasi Keseluruhan Data
Berdasarkan Gambar 4 terdapat 10 kata yang paling banyak muncul dalam komentar pemindahan ibukota negara  yaitu kata  “indonesia”,  “kalimantan”,  “pindah”,  “jokowi”,  “ibukota”,  “rakyat”,  “bangun”,  “kota”,  “nya aja”, “paru”.

## 3.7.1 Visualisasi Data Positif
Dari visualisasi yang dilakukan pada data positif menggunakan 10 frekuensi tertinggi mengenai pemindahan ibu kota Negara maka hasil visualisasi dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Visualisasi Data Positif
Berdasarkan Gambar 5 terdapat 10 kata yang paling muncul dalam komentar pemindahan ibukota Negara yaitu kata “indonesia”, “presiden”, “kota”, “pindah”, “jokowi”, “negara”, “sehat”, “moga”, “ibukota”, “rakyat”.

## 3.7.2 Visualisasi Data Negatif
Hasil visualisasi data negatif menggunakan 10 frekuensi tertinggi mengenai pemindahan ibu kota Negara  dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Visualisasi Data Negatif
Berdasarkan Gambar 6 terdapat 10 kata yang paling banyak muncul dalam komentar pemindahan ibu kota Negara yaitu kata “paru”, “pindah”, “kalimantan”, “negara”, “hutan”, “ibukota”, “indonesia”,”rakyat”, “hutang”, “jakarta”.

## 3.7.3 Visualisasi Data Netral
Visualisasi data netral dengan 10 frekuensi tertinggi mengenai pemindahan ibu kota Negara dapat dilihat pada gambar 7.

## 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.v7i3.6523
Berdasarkan Gambar 7 terdapat 10 kata yang paling banyak muncul dalam komentar pemindahan ibukota Negara  yaitu  kata  “presiden”,  “indonesia”,  “sehat”,  “pindah”,  “kota”,  “negara”,  “  maju”,  “ekonomi”,  “rakyat”, “ibukota”.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan  menggunakan  phyton  dan  visualisasi  data menggunakan wordcloud, dengan jumlah data 2.404 komentar mengenai pemindahan ibu kota Negara, didapatkan akurasi tertinggi pada algoritma yang digunakan pada NBC memiliki akurasi tertinggi pada split K-7 dan KNN memiliki  akurasi  tertinggi  pada  split  K-2  dengan  menggunakan  pembagian  data  10  K-Fold  Cross  Validation. Selain  itu  didapatkan  juga  hasil  dari  percobaan  perbandingan  yang  dilakukan  antara  algoritma  NBC  sebesar 63,09% sedangkan KNN sebesar 69,25%. Sementara pada polaritas yang didapatkan dari sentiment masyarakat terhadap  pemindahan  ibu  kota  Negara  yaitu  dengan  sentiment  positif  sebesar  28%  dengan  649  komentar. Sentiment negatif sebesar 30% dengan 730 komentar. Sedangkan sentiment netral memiliki polaritas sebesar 42% dengan  1025  komentar.  Dengan  hasil  diatas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  algoritma  KNN  memiliki akurasi lebih baik dari akurasi pada algortma NBC.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Sakter  Perencanaan  dan  Pengawasan  Jalan  (P2JN)  yang  telah  memberikan  dukungannya dalam penelitian ini. Terimaksaih juga kepada keluargga besar Sistem Informasi dan Puzzle Research Data dan Thecnology atas dukungan dan arahannya didalam peneliitian ini

## REFERENCES
[1] V. B. Anwari, F. T. Informasi, S. Informasi, and U. B. Luhur, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors Pada Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penerapan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat,” vol. 5, 2022.
[2] G. P. Jemparu, “Analisis Sentimen Publik Terhadap Isu Pemindahan Ibukota Negara Indonesia Pada Media Twitter,” 2020, [Online]. Available: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/22262%0Ahttp://e-journal.uajy.ac.id/22262/1/07079600.pdf
[3] bps.go.id, “BPS Product Search,” BPS id, 2022. https://www.bps.go.id/searchengine/ (accessed Dec. 05, 2022).
[4] M. K. Saraswati, E. Ariananto, and W. Adi, “Pemindahan Ibu Kota Negara Ke Provinsi Kalimantan Timur Berdasarkan Analisis Swot,” vol. 6, no. 2, pp. 4042–4052, 2022.
[5] D. Herdiana, “Pemindahan Ibukota Negara: Upaya Pemerataan Pembangunan ataukah Mewujudkan Tata Pemerintahan yang Baik,” J. Transform., vol. 8, no. 1, pp. 1–30, 2022, doi: 10.21776/ub.transformative.2022.008.01.1.
[6] M.  I.  Ramadhon,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn),” 2020.
[7] M.  Al  Karim,  G.  J.  Utomo,  and  B.  Fauziah,  “Kualitas  Hidup  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi,  Studi  Kasus  Dki  Jakarta  Dan  Daerah Penyangganya,” J. Pembang. Wil. Kota, vol. 15, no. 3, pp. 227–247, 2019, doi: 10.14710/pwk.v15i3.22287.
[8] F. Hadi and R. Rosa, “Pemindahan ibu kota Indonesia dan kekuasaan presiden dalam perspektif konstitusi The relocation of Indonesia ’ s capital city and the presidential powers in constitutional perspective,”  J. Konstitusi, vol. 17, no. 3, pp. 530–537, 2020, [Online]. Available: https://jurnalkonstitusi.mkri.id/index.php/jk/article/view/1734/pdf
[9] D. S. Pribadi and S. Utomo, “Dampak Perpindahan Ibu Kota Negara terhadap Pemulihan Ekonomi dalam Perspektif Persaingan Usaha,” J. Persaingan Usaha, vol. 2, pp. 27–42, 2021, doi: 10.55869/kppu.v2i.28.
[10]  2019.  Alasan  Pemindahan  Ibukota  CNBC,  “Terungkap!  Alasan  Khusus  Jokowi  Pindahkan  Ibu  Kota  Negara,”  2019. https://www.cnbcindonesia.com/news/20190826133550-4-94659/terungkap-alasan-khusus-jokowi-pindahkan-ibu-kota-negara (accessed Dec. 05, 2022).
[11]  S. Jaya, “Analisis Kebijakan Publik Pemindahan Ibu Kota Negara,” vol. 13, no. 2, pp. 155–168, 2022, doi: 10.22212/jekp.v13i1.2155.
[12]  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,” Indones. J. Appl. Stat., vol. 2, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
[13]  D. Asriyadi, “Praktek Demokratisasi Oleh Pengusaha Dalam Perspektif Rent-Seeking Behaviour,” Mimb. Adm., vol. 15, no. 19, 2019.
[14]  P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, p. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
[15]  P. Arsi, B. A. Kusuma, and A. Nurhakim, “Analisis Sentimen Pindah Ibu Kota Berbasis Naive Bayes Classifier,” J. Inform. Upgris, vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2021, doi: 10.26877/jiu.v7i1.7636.
[16]  A.  Kurniawan  and  S.  Waluyo,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Analisis  Sentimen  Pemindahan  Ibukota  Pada  Twitter Application Of Naive Bayes Algorithm In Capital Movement Sentiment Analysis On Twitter,” no. September, pp. 35–41, 2022.
[17]  A. Z. Malik, E. Utami, and S. Raharjo, “Analisis Sentiment Twitter Terhadap Capres Indonesia 2019 dengan Metode K-NN,” J. Inf. Politek. Indones. Surakarta, vol. 5, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[18]  M. I. Mazdadi, I. Budiman, and R. Herteno, “Implementation Of Information Gain And Particle Swarm Optimization On Sentiment Analysis Of Covid-19 Handling Using K-NN,” vol. 6, no. 1, pp. 7–12, 2023, doi: 10.33387/jiko.v6i1.5260.
[19]  R. W. Samsir, Ambiyar, Unung Verawardina, Firman Edi, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 149, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[20]   aristin chusnul khotimah and E. Utami, “Comparison Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine in the Classification  of  Individual  on  Twitter  Account,”  J.  Tek.  Inform.,  vol.  3,  no.  3,  pp.  673–680,  2022,  [Online].  Available: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/article/view/254
[21]  N. Silalahi and G. L. Ginting, “Analisa Sentimen Masyarakat Dalam Penggunaan Vaksin Sinovac Dengan Menerapkan Algoritma Term Frequence  –  Inverse  Document  Frequence  (  TF-IDF  )  dan  Metode  Deskripsi,”  vol.  3,  no.  3,  pp.  206–217,  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i3.1441.
[22]  N. Hayatin, G. I. Marthasari, and L. Nuraini, “Optimization of Sentiment Analysis for Indonesian Presidential Election using  Naïve Bayes and Particle Swarm Optimization,” J. Online Inform., vol. 5, no. 1, pp. 81–88, 2020, doi: 10.15575/join.v5i1.558.

## 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.v7i3.6523
[23]  T.  Astuti  and  Y.  Astuti,  “Analisis  Sentimen  Review  Produk  Skincare  Dengan  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis  Particle  Swarm Optimization ( PSO ),” vol. 6, pp. 1806–1815, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4119.
[24]  M.  F.  El  Firdaus,  N.  Nurfaizah,  and  S.  Sarmini,  “Analisis  Sentimen  Tokopedia  Pada  Ulasan  di  Google  Playstore  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest  Neighbor,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  5,  p.  1329,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4774.
[25]  M.  Al Khadafi et  al.,  “Penerapan Metode  Naïve Bayes  Classifier  Dan  Lexicon  Based  Untuk  Analisis  Sentimen  Cyberbullying  Pada Bpjs,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 725–733, 2022.
[26]  J. S. Komputer, N. Ajijah, A. Kurniawan, S. T. Informatika, F. I. Komputer, and U. Singaperbangsa, “Klasifikasi Teks Mining Terhadap Analisa Isu Kegiatan Tenaga Lapangan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN ),” vol. 7, pp. 254–262, 2023.
[27]  Louis  Madaerdo  Sotarjua  and  Dian  Budhi  Santoso,  “Perbandingan  Algoritma  Knn,  Decision  Tree,*Dan  Random*Forest  Pada  Data Imbalanced Class Untuk Klasifikasi Promosi Karyawan,” J. INSTEK (Informatika Sains dan Teknol., vol. 7, no. 2, pp. 192–200, 2022, doi: 10.24252/instek.v7i2.31385.
[28]  M. N. Maskuri, K. Sukerti, and R. M. Herdian Bhakti, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Memprediksi Penyakit Stroke Stroke Desease Predict Using KNN Algorithm,” J. Ilm. Intech  Inf. Technol. J. UMUS, vol. 4, no. 1, pp. 130–140, 2022.