Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 79-86 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP PELAYANAN DINAS KEPENDUDUKAN DAN PENCATATAN SIPIL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Emil Salim 1 , Achmad Solichin 2*
12 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur , Jakarta, Indonesia Email: 1 1911510079@student.budiluhur.ac.id, 2* achmad.solichin@budiluhur.ac.id (* : coressponding author)
Abstrak- Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  (Disdukcapil)  memiliki  tugas  utama  dalam  memberikan  layanan kependudukan dan pencatatan sipil bagi masyarakat. Saat ini, di kalangan masyarakat masih sering memiliki stigma kurang baik terhadap proses pengurusan dokumen kependudukan yang terkesan lama, rumit dan sering terjadi pungutan liar oleh pihak-pihak tertentu.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  layanan  Disdukcapil  pada  media  sosial  Twitter. Analisis  sentimen  diperoleh  menggunakan  pendekatan  machine  learning  disertai  dengan  ekstraksi  fitur  menggunakan  TF-IDF dan  algoritma  Naïve  Bayes.  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  media  sosial  Twitter  berupa  kicauan (tweet) berbahasa Indonesia. Dataset diperoleh menggunakan kata kunci „dukcapil‟, „kependudukan‟, „disdukcapil‟, „ngurus ktp‟, „pembuatan  ktp‟,  „pengalaman  ktp‟,  „pelayanan  disdukcapil‟,  „ngurus  kk‟,  „pelayanan  ktp‟,  „ktp  rusak‟,  „dokumen kependudukan‟,  „ngurus  disdukcapil‟,  „bikin  kartu  keluarga‟,  „pelayanan  dukcapil‟,  „bikin  akta  lahir‟,  „buat  akta  lahir‟,  dan „disdukcapil  ramah‟.  Hasil  analisis  berdasarkan  647  tweet  menunjukan  bahwa  sentimen  positif  sebesar  70,20%  dan  sentimen negatif  sebanyak  29,80%,  dengan  nilai  akurasi  65,39%  presisi  97,65%,  recall  66,87%,  dan  f1-score  sebesar  39,69%.  Hasil penelitian ini bermanfaat bagi Disdukcapil untuk meningkatkan kualitas layanannya sehingga sentimen masyarakat semakin baik.
Kata Kunci: analisis sentimen, media sosial twitter, layanan kependudukan, disdukcapil, naïve bayes
Abstract- The  Department  of  Population  and  Civil  Registration  (Disdukcapil)  has  the  main  task  of  providing  population  and civil  registration  services  for  the  community.  Currently,  the  community  still  often  has  a  bad  stigma  about  the  process  of managing population documents which seems long, complicated and often illegal levies occur by certain parties. In this study, an analysis  of  public  sentiment  towards  the  Disdukcapil  service  was  carried  out  on  Twitter  social  media.  Sentiment  analysis  was obtained using a machine learning approach accompanied by feature extraction using TF-IDF and the Naïve Bayes algorithm. The dataset used in  this study was obtained  from Twitter social media  in  the  form of  Indonesian-language tweets. The dataset was obtained using the keywords 'dukcapil',  'population', 'disdukcapil', 'ngurus ktp',  'ktp  making',  'ktp experience', 'disdukcapil service',  'take  care  of  family  card',  'ktp  service',  'broken  ID  card',  'residency  document',  'manage  disdukcapil',  'make  a  family card', 'dukcapil service', 'make a birth certificate', 'make a certificate born', and 'friendly disdukcapil'. The results of the analysis based  on  647  Tweets  show  that  positive  sentiment  is  70.20%  and  negative  sentiment  is  29.80%,  with  an  accuracy  value  of 65.39%,  precision  of  97.65%,  recall  of  66.87,  and  f1-score  of  39.69%.  The  results  of  this  study  are  useful  for  Disdukcapil  to improve the quality of its services so that public sentiment is getting better.
Keywords : sentiment analysis, twitter sosial media, civil registration service, disdukcapil, naïve bayes

## 1. PENDAHULUAN
Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  merupakan  unsur  pelaksana  Pemerintah  Daerah  di  bidang Kependudukan dan Pencatatan Sipil yang dipimpin oleh Kepala Dinas dan berkedudukan di bawah dan bertanggung jawab  kepada  Bupati  melalui  Sekretaris  Daerah.  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  mempunyai  tugas melaksanakan  urusan  rumah  tangga  Pemerintah  Daerah  dan  tugas  pembantuan  di  bidang  Kependudukan  dan Pencatatan  Sipil.  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  memiliki  fungsi  merumuskan  kebijakan  bidang pendaftaran penduduk, pencatatan sipil, dan pengelolaan sistem informasi admnistrasi kependudukan, melaksanakan evaluasi  dan  pelaporan  bidang  pendaftaran  penduduk,  pencatatan  sipil,  dan  pengelolaan  sistem  informasi administrasi  kependudukan,  melaksanakan  administrasi  dinas  sesuai  dengan  lingkup  tugasnya  dan  melaksanakan fungsi  lain  yang  diberikan  oleh  Bupati  sesuai  dengan  tugas  dan  fungsinya  [1].  Pelayanan  kepada  masyarakat tentunya menjadi kewajiban Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil yang mendapatkan berbagai tanggapan juga pendapat dari masyarakat. Pendapat yang disampaikan ada yang baik dan membangun, tetapi ada juga yang kurang merasa puas dengan pelayanan yang diberikan atau bertolak belakang dengan harapan.
Media  sosial  Twitter  menjadi  salah  satu  tempat  masyarakat  dapat  bebas  menyampaikan  pendapat.  Banyak sekali  metode  analisis  yang  bisa  digunakan  untuk  menganalisis  pendapat  masyarakat  berdasarkan  informasi  yang ada  pada  media  sosial  semacam  Twitter.  Salah  satu  yang  ada  adalah  analisis  sentimen.  Metode  analisis  sentimen merupakan  salah  satu  metode  untuk  menganalis  data  yang  didapatkan  dari  internet  sehingga  bisa  diketahui  atau dikutip  sebuah  informasi  polaritas  dari  data  tersebut.  Dengan  menggunakan  analisis  sentimen  polaritas  dari  opini
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 79-86 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
yang  ada  dapat  dikumpulkan,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  masyarakat  puas  atau  tidak  puas  nya pada pelayanan Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil. Beberapa penelitian tentang analisis sentimen ini pada konten  media  sudah  dilakukan  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  prediksi  analisis  sentimen  kepuasan pelayanan  masyarakat  pada  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  dengan  menggunakan  algoritme  Naïve Bayes.
Pada penelitian oleh Setian dan Seprina [2] yang melakukan analisis sentimen masyarakat terhadap layanan e- commerce  Lazada  disimpulkan  bahwa  algortime  Naïve  Bayes  berhasil  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  data tweet  dengan  akurasi  sebesar  98,29%.  Penelitian  lain  yang  berjudul  Analisis  Sentimen  Physical  Distancing  pada Twitter  Menggunakan  Text  Mining  dengan  Algortime  Naïve  Bayes  Clasifier  [3],  menyatakan  bahwa  Algoritme Naïve Bayes pada penelitiannya mampu meraih akurasi sebesar 50,26%. Pada penelitian lainnya juga yaitu Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Angket Mahasiswa [4], didapat nilai akurasi sebesar 80%  dan  tingkat  presisi  75%  recall  sebesar  75%.  Penelitian  lainnya  melakukan  analisis  sentimen  masyarakat terhadap pembelajaran daring menggunakan metode KNN dengan nilai akurasi sebesar 71% [5].
Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  layanan  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan  Sipil  menggunakan  pendekatan  metode  Naïve  Bayes.  Dataset  yang  digunakan  berupa  teks  kicauan ( tweet ) dengan kata kunci, „dukcapil‟, „kependudukan‟, „disdukcapil‟, „ngurus ktp‟, „pembuatan ktp‟, „pengalaman ktp‟,  „pelayanan  disdukcapil‟,  „ngurus  kk‟,  „pelayanan  ktp‟,  „ktp  rusak‟,  „dokumen  kependudukan‟,  „ngurus disdukcapil‟,  „bikin  kartu  keluarga‟,  „pelayanan  dukcapil‟,  „bikin  akta  lahir‟,  „buat  akta  lahir‟,  dan  „disdukcapil ramah‟,  sehingga  dapat  mengetahui  seberapa  besar  sentimen  positif  atau  negatif  masyarakat  terhadap  pelayanan Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil.  Dari  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  menjadi  salah  satu  pengetahuan yang  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  perubahan  atau  peningkatan  pelayanan  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan Sipil.

## 2. METODE PENELITIAN
Pengembangan  sistem  analisis  sentimen  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  melibatkan  beberapa  tahapan. Gambar 1 menyajikan tahapan penelitian yang menjadi acuan dalam pelaksanaan penelitian ini. Penelitian diawali dengan  pengumpulan  data  yang  dilanjutkan  dengan  tahap  pengolahan  awal  ( preprocessing ),  pelabelan,  hingga evaluasi.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pengumpulan data dilakukan melalui proses crawling untuk mendapatkan dataset berupa kicauan ( tweet ) yang selanjutnya  diolah  menggunakan  perangkat  lunak Microsoft Excel dan  dimasukkan  ke  dalam  pangkalan  data. Gambar 2 bagian (a) menyajikan tahap pengumpulan data kicauan ( tweet ) yang memanfaatkan API yang disediakan oleh  Twitter. Twitter  API  key diperoleh  melalui  akun  pengembang  Twitter  (https://developer.twitter.com/). Beberapa  komponen  Twitter  API  Key  yang  diperoleh  meliputi:  kunci  API  Klien,  kunci  rahasia  API  Klien,  token
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 79-86 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
akses, dan  rahasia token  akses.  Proses  selanjutnya adalah  menambang data yang berasal dari media sosial Twitter menggunakan library Tweepy  di  Python.  Data tweet yang    dikumpulkan  akan disimpan    dalam    file  Excel  (.xlsx) dan kemudian disimpan ke sistem pangkalan data MySQL.
Gambar 2. Tahap penelitian: (a) pengumpulan data, dan (b) preprocessing data
Selanjutnya,  pada  proses preprocessing dilakukan  penyaringan,  pembuangan  dan  perbaikan  kata.  Hasil  dari proses preprocessing menghasilkan teks yang lebih terstruktur ( clean text ) yang digunakan pada tahap selanjutnya. Tahap  preprocessing  terdiri  dari  beberapa  proses  antara  lain case  folding , cleansing ,  menghapus stop  word ,  dan proses stemming . Tahap preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini disajikan pada Gambar 2 bagian (b). Proses case  folding merupakan  proses  mengubah  teks  menjadi  huruf  kecil  ( lowercase )  atau  huruf  besar ( uppercase ) sehingga dihasilkan teks yang seragam. Dalam penelitian ini, proses case folding mengubah teks cuitan ( tweet )  menjadi  huruf  kecil  semua.  Sebagai  contoh,  jika  terdapat  tweet  yang  mengandung  kata  “Dukcapil”  atau “DUKCAPIL” maka keduanya akan diubah menjadi “dukcapil”. Tahap selanjutnya adalah proses cleansing. Pada proses cleansing ,  teks  dibersihkan  dari  karakter  atau  unsur  lain  yang  tidak  diperlukan  atau  tidak  bermakna.  Pada penelitian ini, proses cleansing terdiri dari beberapa tahap yaitu menghapus alamat URL, menghapus tanda mention („@‟), menghapus tagar („#‟) dan menghapus karakter selain huruf a-z.
Selanjutnya, proses penghapusan kata dalam teks yang perlu diabaikan karena merupakan kata sambung atau kurang memiliki makna. Pada penelitian ini, digunakan daftar stopword yang dikembangkan oleh [6], [7]. Beberapa contoh yang termasuk dalam daftar stopword antara lain kata “untuk”, “dan”, “bagi”. Kata-kata yang masuk dalam daftar stopword tersebut dihilangkan atau dihapus. Tahap preprocessing selanjutnya adalah tahap stemming. Proses stemming  merupakan  proses  mengubah  kata  berimbuhan  menjadi  kata  dasar  dengan  melibatkan  pustaka  Sastrawi yang dikembangkan dari penelitian Nazief-Adriani [6], misalnya kata „membantu‟, menjadi „bantu‟, „pembelajaran‟ menjadi  „ajar‟.  Proses  pengubahan  tersebut  dilakukan  dengan  melibatkan  Pustaka  Sastrawi,  menggunakan  paket StemmerFactory di Python.
Tabel 1. Contoh Penerapan Proses Preprocessing Data Tahap Teks Awal Teks Setelah Proses Case folding Birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat, sudah nyaman loh https://twitter.com #jakarta birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat, sudah nyaman loh https://twitter.com #jakarta Cleansing: menghapus URL birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat, sudah nyaman loh https://twitter.com #jakarta birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat, sudah nyaman loh #jakarta Cleansing: menghapus mention @ birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat, sudah nyaman loh #jakarta birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat, sudah nyaman loh #jakarta
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 79-86 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Cleansing: menghapus tagar
# birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat, sudah nyaman loh #jakarta birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat, sudah nyaman loh jakarta Cleansing: menghapus karakter selain a-z birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat, sudah nyaman loh jakarta birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat sudah nyaman loh jakarta Menghilangkan stopword birokrasi  pelayanan  saat  ini  untuk masyarakat sudah nyaman loh jakarta birokrasi pelayanan masyarakat nyaman jakarta Stemming birokrasi  pelayanan  masyarakat  nyaman jakarta birokrasi  layan  masyarakat  nyaman jakarta
Clean text yang diperoleh dari proses preprocessing diproses dalam tahap pelabelan untuk menentukan kelas atau  label.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  2  (dua)  kelas  sentimen,  yaitu positif atau negatif .  Pelabelan  dilakukan secara manual oleh pakar yang menilai sentimen positif atau negatif dari setiap tweet . Setelah pelabelan dilakukan, selanjutnya dataset dibagi menjadi 2 (dua) bagian, yaitu data latih ( training ) dan data uji ( testing ). Komposisi yang digunakan  adalah  80%  data  latih  dan  20%  data  uji  dengan  pemilihan  data  secara  acak  proporsional.  Hal  tersebut dilakukan untuk memastikan keberimbangan antara data label positif dan negatif.
S etelah  dilakukan  tahap  preprocessing,  selanjutnya  dilakukan  pembobotan  menggunakan  algoritma  TF-IDF. Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  atau  TF-IDF  merupakan  metode  yang  berguna  untuk  menghitung bobot  setiap  kata  yang  umum  digunakan.  Metode  ini banyak  digunakan  karena  efisien,  mudah  dan memiliki  hasil yang  akurat  seperti  pada  [8]–[10].  Metode  ini  menghitung  nilai  Term  Frequency  (TF)  dan  Inverse  Document Frequency  (IDF)  pada  setiap  token  (kata)  di  setiap  dokumen  dalam  korpus.  Secara  sederhana,  metode  TF-IDF digunakan untuk mengetahui berapa sering suatu kata muncul di dalam dokumen.
Selanjutnya,  metode  klasifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Multinomial  Naïve  Bayes  yang terbukti  handal  dan  efektif  untuk  klasifikasi  data  teks,  termasuk  analisis  sentimen  [11],  [12].  Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  didasarkan  pada  Teorema  Bayes.  Metode  ini  pada  dasarnya mengklasifikasi  data  berdasarkan  probabilitas  kemunculan  atribut-atribut  terhadap  kelas  yang  diprediksikan.  Pada penelitian ini, kelas sentimen terdiri dari 2 (dua) yaitu POSITIF dan NEGATIF.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Prototipe Sistem Analisis Sentimen
Pada penelitian ini, dikembangkan prototipe sistem analisis sentimen masyarakat terhadap layanan Disdukcapil dengan mengimplementasikan metode klasifikasi Naïve Bayes. Selain untuk mempermudah analisis sentimen bagi pengguna,  pengembangan  prototipe  bertujuan  untuk  menguji  apakah  metode  dan  algoritma  yang  diusulkan  dapat melakukan  klasifikasi  sentimen  dengan  baik.  Pada  penelitian  ini,  prototipe  dikembangkan  dengan  bahasa pemrograman  Python  dan  beberapa  pustaka  pendukungnya.  Gambar  3  menyajikan  diagram deployment dari prototipe sistem analisis sentimen yang dikembangkan pada penelitian ini.
prototipe sistem analisis sentimen yang dikembangkan pada penelitian ini.n pada penelitian ini.
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 79-86 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Untuk menjalankan aplikasi, pengguna melakukan login terlebih dahulu menggunakan username dan password yang  telah  terdaftar.  Setelah  login,  pengguna  dapat  melakukan  pengambilan  data  ( crawling )  tweet  secara  daring menggunakan  kata  kunci  yang  telah  ditentukan.  Pengguna  juga  dapat  mengatur  rentang  tanggal  pengambilan  data tweet. Gambar 4 menyajikan tampilan proses pengambilan data tweet yang dapat dilakukan oleh pengguna. Setelah proses  pengambilan  data  berhasil  dilakukan,  maka  akan  disajikan  notifikasi  jumlah  data  tweet  sebagaimana disajikan  pada  Gambar  5.  Hasil  proses  pengambilan  data  tersimpan  dalam  file  Microsoft  Excel  yang  selanjutnya dapat  dilakukan  proses  preprocessing.  Adapun  data  tweet  yang  ditarik  terdiri  dari  4  atribut  yaitu  ID,  isi  tweet, username yang mengirim tweet dan waktu pengiriman tweet.
Sebagaimana dijelaskan pada bagian metode penelitian, dataset yang terkumpul dilakukan tahap persiapan dan pembersihan  data.  Pada  penelitian  ini,  digunakan  17  kata  kunci  yaitu:  „dukcapil‟,  „kependudukan‟,  „disdukcapil‟, „ngurus ktp‟, „pembuatan ktp‟, „pengalaman ktp‟, „pelayanan disdukcapil‟, „ngurus kk‟, „pelayanan ktp‟, „ktp rusak‟, „dokumen  kependudukan‟,  „ngurus  disdukcapil‟,  „bikin  kartu  keluarga‟,  „pelayanan  dukcapil‟,  „bikin  akta  lahir‟, „buat akta lahir‟, dan „disdukcapil ramah‟. Setelah dilakukan pembersihan data, diperoleh dataset dengan total data sebanyak 647 tweet.
Gambar 4. Tampilan proses pengambilan data tweet
Gambar 5. Hasil proses pengambilan data tweet tersimpan di file Excel

## 3.2. Pengujian Algoritma
Pada penelitian ini dilakukan pengujian performa algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen dari  tweet  yang  diuji.  Adapun  jumlah  dataset  tweet  yang  digunakan  adalah  647  data  yang  dibagi  menjadi  dua bagian: sebanyak 130 (20%) untuk data uji dan 517 (80%) untuk data latih. Pembagian data dilakukan secara acak dengan tetap memperhatikan proporsi jumlah data di tiap kelas (kelas sentimen POSITIF dan NEGATIF).
Sementara itu, untuk ukuran performa algoritma klasifikasi digunakan ukuran akurasi, presisi dan recall yang diperoleh  dengan  memetakan  hasil  pengujian  menggunakan  tabel  confusion  matrix.  Pada  tabel  confusion  matrix
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 79-86 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
terdapat 4 (empat) istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi. Keempat istilah tersebut adalah True Positive (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP)  dan  False  Negative  (FN).  Nilai  True  Negative  (TN)  merupakan jumlah  data  negatif  yang  terdeteksi  dengan  benar,  sedangkan  False  Positive  (FP)  merupakan  data  negatif  namun terdeteksi sebagai data positif. Sementara itu, True Positive (TP) merupakan data positif yang terdeteksi benar. False Negative (FN) merupakan kebalikan dari True Positive, sehingga data positif, namun terdeteksi sebagai data negatif.
Gambar  6  menyajikan  hasil  pengujian  performa  algoritma  klasifikasi  menggunakan  data  uji  yang  berjumlah 130 data. Berdasarkan pemetaan hasil pengujian algoritma klasifikasi menggunakan confusion matrix seperti pada Gambar 6, dapat diperoleh nilai TP = 83, TN = 2, FP = 2, dan FN = 43. Berdasarkan nilai tersebut, selanjutnya dapat diperoleh nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score sebagaimana disajikan pada Tabel 2.
Gambar 6. Hasil Pengujian Performa Algoritma Klasifikasi Menggunakan Confusion Matrix
Tabel 2. Hasil Perhitungan Nilai Akurasi, Presisi, Recall dan F1-Score
Ukuran Persamaan Hasil Perhitungan Akurasi 65,39 % Presisi 97,65% Recall 66,87% F1-Score 39,69%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  performa  algoritma  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  65,39%,  presisi  97,65%, recall  66,87%,  dan  f1-score  sebesar  39,69%.  Secara  umum  nilai  tersebut  masih  dalam  rentang  yang  cukup  baik. Oleh karena itu, algoritma Naïve Bayes terbukti dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi sentimen masyarakat terhadap  layanan  Dinas  Kependudukan  dan  Catatan  Sipil  (Disdukcapil).  Berdasarkan  hasil  tersebut,  peningkatan performa  algoritma  masih  perlu  ditingkatkan,  terutama  dari  sisi  akurasi,  recall  dan  f1-score.  Peningkatan  dapat dilakukan dengan dua langkah, yaitu memperbaiki algoritma klasifikasi yang digunakan, dan meningkatkan kualitas dan kuantitas dataset dengan pelibatan pakar bahasa dan pakar sosial media.
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 79-86 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 7. Hasil Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Layanan Disdukcapil
Selanjutnya,  Gambar  7  menyajikan  hasil  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  layanan  kependudukan  yang dilakukan oleh Disdukcapil. Berdasarkan hasil analisis terhadap data kicauan (tweet) dari masyarakat di tahun 2021, ternyata  70,2%  masyarakat  memiliki  sentimen  POSITIF  terhadap  layanan  Disdukcapil,  sementara  sisanya  sebesar 20,8%  masyarakat  memiliki  sentimen  NEGATIF.  Dari  hasil  penilaian  tersebut,  tentunya  dapat  menjadi  masukan bagi  pimpinan  dan  pihak  Disdukcapil  untuk  senantiasa  meningkatkan  kualitas  layanan  kependudukan  dan  catatan sipil bagi masyarakat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan evaluasi dari aplikasi yang dibuat menggunakan Dataset dan Algoritme yang telah  diusulkan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  berdasarkan  647  Tweet,  arah  pandangan  (sentimen)  masyarakat Indonesia  terhadap  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  cenderung  kearah  sentimen  Positif  sebesar  70,2  %. Penggunaan  ekstraksi  fitur  TF-IDF  dari  scikit-learn  dan  Naïve  Bayes  dalam  melakukan  analisis  sentimen  dapat berjalan  dengan  baik  dengan  perolehan  nilai  akurasi  65,39%.  Aplikasi  ini  diharapkan  bisa  membantu  user  untuk mengidentifikasi  sebuat  atau  sekumpulan  tweet  untuk  dapat  menyimpulkan  sentimen  nya  dengan  menggunakan metode Naïve Bayes.
Adapun saran yang dapat diberikan sebagai pengembangan lebih lanjut untuk aplikasi ini agar dapat berjalan lebih baik lagi antara lain perlu menambahkan kata kunci pencarian Tweet sehingga dapat menghasilkan pandangan yang  lebih  beragam.  Selain  itu  proses  pelabelan  dapat  dilakukan  dengan  pelibatan  pakar  bahasa  dan  pakar  sosial media.  Pada  penelitian  ini  hanya  diujicoba  menggunakan  satu  komposisi  data  uji  dan  data  latih.  Di  penelitian selanjutnya dapat dilakukan pembagian yang lebih baik sehingga diharapkan dapat menghasilkan performa metode yang lebih baik lagi.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. K. Disdukcapil, “Profil Disdukcapil Bantul,” 2021.
[2] D. Setian and I. Seprina, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Data Tweet Lazada Menggunakan Text Mining Dan Algoritma Naive Bayes,” Bina Darma Conf. Comput. Sci. , pp. 998–1004, 2019.
[3] Hardi, N. Alkahfi, Y. Handayani, P. Gata, W. Firdaus, and M. Rifqi, “Analisis Sentimen Physical Distancing pada Twitter Menggunakan Text Mining dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 131, 2021.
[4] Sunardi, A. Fadlil, and Suprianto, “Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Angket Mahasiswa,” Saintekbu , vol. 10, no. 2, pp. 1–9, 2018.
[5] M.  Priandi  and  Painem,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pembelajaran  Daring  di  Era  Pandemi  Covid-19  pada  Media  Sosial Twitter  Menggunakan  Ekstraksi  Fitur  Countvectorizer  dan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,”  in Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA) , 2021, no. September, pp. 311–319.
[6] M. Adriani, J. Asian, B. Nazief, S. M. M. Tahaghoghi, and H. E. Williams, “Stemming Indonesian: A Confix-Stripping Approach,” ACM Trans. Asian Lang. Inf. Process. , vol. 6, no. 4, pp. 1–33, 2007.
[7] F. Z. Tala, “A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia,” Universiteit van Amsterdam, 2003.
Volume 5, Nomor 2, Juli 2022 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 79-86 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
[8] N. K. Widyasanti, I. K. G. D. Putra, and N. K. D. Rusjayanthi, “Seleksi Fitur Bobot Kata dengan Metode TFIDF untuk Ringkasan Bahasa Indonesia,” Merpati , vol. 6, no. 2, pp. 119–126, 2018.
[9] N. Andriani and A.  Wibowo, “Implementasi  Text  Mining Klasifikasi Topik Tugas Akhir Mahasiswa  Teknik Informatika  Menggunakan Pembobotan  TF-IDF  dan  Metode  Cosine  Similarity  Berbasis  Web,”  in Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu  Komputer  dan  Aplikasinya (SENAMIKA) , 2021, pp. 130–137.
[10] W.  Desena  and  A.  Solichin,  “Pencarian  Abstrak  Tugas  Akhir  Mahasiswa  Berdasarkan  Tingkat  Kemiripan  Menggunakan  Algoritma Winnowing dan Jaccard Similarity pada Universitas Budi Luhur,” J. Inform. , vol. 17, no. 2, pp. 112–122, 2021.
[11] S.  Juanita,  “Analisis  Sentimen  Persepsi  Masyarakat  Terhadap  Pemilu  2019  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, pp. 552–558, 2020.
[12] B.  Gunawan,  H.  S.  Pratiwi,  and  E.  E.  Pratama,  “Sistem  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Produk  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 113–118, 2018.