Analisis Sentimen Popularitas Capres dan Pilpres pada Media Sosial Twitter: Perbandingan Algoritma SVM, KNN, dan Naïve Bayes
Sentiment Analysis of Presidential Candidates and Presidential Elections Popularity on Twitter Social Media: Comparison of SVM, KNN, and Naïve Bayes Algorithms
Rojakul 1 , Sumardianto 2 , Arief Wibowo 3 1,2,3 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta Selatan
E-mail: 1 2211600511@student.budiluhur.ac.id, 2 221160222@student.budiluhur.ac.id,
3 arief.wibowo@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Popularitas tokoh publik semakin tumbuh pesat di era media sosial, khususnya para pemangku kepentingan yang sering menggunakan analisis sentimen untuk mengukur tingkat opini mereka tentang  suatu  kegiatan  atau  penilaian  atas  tokoh  publik  tersebut.  Dalam  konteks  ini,  analisis sentimen menjadi alat yang kuat untuk memahami bagaimana tokoh publik dipersepsikan dan direspon  oleh  masyarakat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempertahankan  ruang  diskusi  yang terbuka  dan  inklusif  tentang  opini  masyarakat  terkait  dengan  politik,  serta  memberikan kesempatan  masyarakat  untuk  terlibat  dalam  diskusi  serta  meningkatkan  partisipasi  politik masyarakat.  Beberapa  tujuan  dari  metode  yang  diterapkan    dalam  penelitian  ini  adalah  untuk membentuk klasifikasi tweet emosional kedalam kategori positif dan  negatif, serta menggunakan algoritma pembagian terstruktur yaitu Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbor . Pengujian yang telah dilakukan memberikan informasi bahwa algoritma NB mengungguli  SVM  dan  K-NN  dalam  menyelesaikan  kasus  kepercayaan  ini  dengan  tingkat akurasi 96,39%. Presisi mencapai 100% sementara tingkat recall mencapai 92,78%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, SVM, Naive Bayes, K-NN, Capres, Pilpres

## Abstract
The popularity of public figures is rapidly growing in the era of social media, particularly among stakeholders who often utilize sentiment analysis to gauge public opinion on certain activities or assessments of these public figures. In this context, sentiment analysis serves as a powerful tool to  comprehend  how  public  figures  are  perceived  and  responded  to  by  the  community.  This research  aims  to  address  these  challenges  and  provide  valuable  insights  into  how  the  public responds to the current discussions on presidential and vice-presidential candidates on social media, particularly on Twitter, and its impact on overall public opinion. Several objectives of the methods  applied  in  this  study  are  to  categorize  emotional  tweets  into  positive  and  negative categories, using structured classification algorithms such as Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes (NB), and K-Nearest Neighbor (KNN). The conducted tests provide information that the NB algorithm outperforms SVM and K-NN in resolving this trust issue with an accuracy rate of 96.36%. Precision reaches 100%, while the recall rate reaches 92.78%.
Keywords: Sentiment Analysis, SVM, Naive Bayes, K-NN, Presidential Candidates, Presidential Election

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital,  opini  publik  dalam  media  sosial,  khususnya  Twitter,  telah  menjadi kekuatan yang kuat dalam proses pemilihan presiden, karena Twitter merupakan platform jejaring
sosial yang yang cukup popular dikalangan masyarakat, dimana terdapat 500 juta kicauan atau tweet per hari dari pengguna ataupun dari siaran pers Twitter. Keterlibatan masyarakat untuk ikut dalam  partisipasi  politik  online  juga  mengalami  pertumbuhan  pesat,  dan  perubahan  sosial  ini mengakibatkan meningkatnya pandangan politik serta perdebatan pada platform tersebut. Opini- opini yang terbentuk di Twitter dapat mempengaruhi keputusan pemilih, dan potensi dampaknya terhadap proses demokrasi dan stabilitas politik sangatlah signifikan. Walaupun pesta demokrasi sudah selesai dilaksanakan, penelitian ini bertujuan untuk mempertahankan ruang diskusi yang terbuka  dan  inklusif  tentang  opini  masyarakat  terkait  dengan  politik,  serta  memberikan kesempatan  masyarakat  untuk  terlibat  dalam  diskusi  serta  meningkatkan  partisipasi  politik masyarakat.  Dengan  adanya  fitur  untuk  memberikan  pendapat  dan  komentar,  Twitter menyediakan sumber berita yang dapat dimanfaatkan untuk menganalisi opini serta pandangan masyarakat baik dari sisi individu maupun institusi. Dengan melihat opini yang terdapat dalam tweet ,  kita  dapat  memperoleh  pemahaman  tentang  bagaimana  sentimen  terhadap  suatu  opini berkembang. Salah satunya yang memperbincangkan Capres dan Pilpres [1] khususnya dalam bidang politik.
Banyak orang mengungkapkan pendapatnya di jejaring sosial, terutama di Twitter [2]. Ini meningkatkan kemampuan analisa kami untuk memahami setiap pandangan politik komunitas dari pengguna jejaring sosial. Banyaknya pemilik akun jejaring sosial memberikan kesempatan kepada peneliti untuk mempersiapkan dan menganalisis posisi Capres dan Pilpres sebagai data opini. Analisis pendapat terhadap pemrosesan status atau kicauan pengguna Twitter menunjukkan pendapat umum tentang Capres dan Pilpres.
Analisis  sentimen  berguna  untuk  memperluas  solusi  untuk  menganalisis, mengidentifikasi,  dan  merepresentasikan  tampilan  pada  teks.  Ini  juga  merupakan  metode identifikasi opini, atau pendapat yang berasal dari isi materi atau tweet berupa teks yang berkaitan dengan  informasi  atau  peristiwa  yang  mempunyai  kecenderungan  bersifat  opini  positif  serta negatif [3][4]. Definisi Sentimen adalah penilaian atau sudut pandang yang didasarkan pada emosi yang sangat kuat terhadap suatu hal, sesuai dengan definisi yang tercantum dalam Kamus Besar Bahasa  Indonesia  (KBBI)  [8].  Melakukan  pengklasifikasian  untuk  membentuk  analisa    opini positif atau negatif secara manual memang memungkinkan, tetapi semakin bertambahnya jumlah sumber opini, tentunya membutuhkan energi yang cukup besar dalam proses klasifikasi. Dengan demikian,  penggunaan  metode  pembelajaran  mesin  diajukan  untuk  membentuk  klasifikasi polaritas opini dari beragam sumber data dengan menggunakan teknik penambangan teks.
Melalui blog, forum, media umum, dan situs ulasan, informasi dalam bentuk teks kini tersebar secara luas di internet [5], tidak hanya dalam ranah politik, bahkan analisis sentimen juga digunakan untuk menganalisa pendapat pelanggan mengenai keluhan terhadap produk makanan [6],  dan  juga  dalam  bidang  kesehatan  dilakukan  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat terhadap vaksin [7].
Penelitian klasifikasi juga pernah dilakukan sebelumnya dengan menganalisis opini calon presiden Indonesia tahun 2024 dengan metode algoritma Naive Bayes (NB). Penelitian tersebut bisa  mengevaluasi  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  73,68%.  Pada  contoh  penelitian  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  prosedur  pemecahan  dengan  algoritman  NB  masih  menunjukkan  tingkat akurasi yang agak rendah [9].
Studi  sebelumnya  yang  berhubungan  dengan  analisis  sentimen,  menyimpulkan  juga bahwa menggunakan algoritma Naive Bayes tanpa menggunakan fitur tambahan memiliki tingkat akurasi sebesar 96,44% dalam membentuk klasifikasi sentimen. Namun, tingkat akurasi dapat dapat  meningkat  menjadi  98%  dengan  penambahan  fitur  tambahan  seperti  pembobotan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan transformasi simbol sentimen [10]. Pada studi sebelumnya yang dilakukan oleh Didin Muhidin, performa algoritma Support Vector Machine (SVM) serta K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam menganalisis opini tentang New Normal juga dibandingkan. Penelitian tersebut melibatkan analisis opini dengan menggunakan algoritma klasifikasi K-NN serta SVM. Hasil pengujiannya menunjukkan bahwa algoritma K-NN memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi, mencapai 72,96% [11].
Dalam  mengklasifikasikan  data  berbasis  teks,  tiga  (3)  algoritma  klasifikasi  seperti Support  Vector  Machine , Naive  Bayes ,  dan K-Nearest  Neighbor memiliki  kelebihan  dan kekurangan  tersendiri.  Pada  penelitian  ini,  ketiga  algoritma  tersebut  diterapkan  untuk menganalisis popularitas Capres dan Pilpres di Twitter. Perbandingan tersebut dilakukan untuk menentukan algoritma yang memiliki akurasi paling tinggi dalam analisis sentimen.

## 2. METODE PENELITIAN
Seperti ditunjukkan pada Gambar 1, penelitian ini dimulai dengan tahapan pengumpulan data dan dilakukan dengan cara mengindeks data pada platform Twitter, setelah itu dilanjutkan dengan  melakukan  tahap preprocessing data.  Langkah  langkah  tersebut  terdiri  dari data cleansing , case  folding , tokenization dan stopword  filter .  Kemudian  hasil  klasifikasi  dan klasifikasi teks ditampilkan.
Gambar 1 Tahapan penelitian.

## 2.1 Metode pengumpulan data
Dalam  penelitian  ini,  data  opini  dikumpulkan  dari tweet dan  komentar retweet yang diposting oleh pengguna platform Twitter. Informasi tweet diperoleh dengan melakukan indeksasi di Twitter, dengan menggunakan kata kunci  Capres, Pilpres. Pengumpulan data tweet dilakukan selama  rentang  waktu  antara  tanggal  1  Juni  2023  sampai  dengan  30  September  2023  dengan jumlah 5000 tweet
2.2 Tahap pra-pemrosesan teks atau preprocessing
Langkah  pertama  dalam  tahapan preprocessing adalah  melakukan  pembersihan  data tekstual  dengan  menghilangkan  informasi  yang  tidak  diperlukan.  Membersihkan  fungsi  tanpa karakter yang tidak perlu seperti  menghilangkan karakter URL, hashtag (#), angka, username
@, emoticon , tanda baca ( punctuation ) dan simbol. Selain itu, juga dilakukan case folding untuk mengubah susunan kata suatu karakter sehingga menjadi seragam.
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  tokenisasi,  yaitu  memecah  teks  menjadi komponen-komponen terpisah. Tokenisasi merupakan tahap awal dalam pra-pemrosesan teks, di mana  teks  dipecah  menjadi  unit-unit  seperti  kalimat  dan  kata. Transform  cases adalah  proses mengubah gaya penulisan atau pengejaan suatu teks dari satu format ke format yang lain. Dalam pra-pemrosesan  teks, Filter  StopWord kita  gunakan  juga  untuk  mengeliminasi  kata-kata  yang tidak  relevan  dalam  bahasa  Indonesia.  Selanjutnya,  terdapat  juga Filter  Token  by  length yang berguna untuk menyaring atau menghapus token berdasarkan panjang karakter token dalam teks
2.3 Pengelompokan sentimen
Dalam penelitian ini, proses pemodelan terstruktur menggunakan aplikasi Rapidminer. Metode  pemodelan  terstruktur  yang  digunakan  melibatkan  metode Support  Vector  Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Naive Bayes (NB). Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  metode  pembelajaran  terbimbing  yang umum  digunakan  untuk  membentuk  klasifikasi  serta  analisis  regresi  dalam  analisis  data  dan identifikasi pola [12]. Representasi dari hyperplane SVM ditunjukkan pada Gambar 2 :

## Gambar 2 menunjukkan representasi hyperplane pada SVM.
Proses selanjutnya adalah pemodelan menggunakan Algoritma K-NN, sebuah algoritma pembelajaran  terbimbing  yang  digunakan  untuk  tugas  klasifikasi  dan  regresi.  Algoritma  ini bekerja dengan mencari titik data K yang memiliki jarak terdekat dengan sampel yang diberikan, lalu  menggunakan  label  kelas  atau  nilai  dari  titik  data  tersebut  untuk  menghasilkan  prediksi tentang label kelas atau nilai sampel [13]. Hasil dari model algoritma K-NN ditunjukkan pada Gambar 3 :
Gambar 3 menunjukkan representasi algoritma KNN.
Algoritma Naive  Bayes dipilih  sebagai  langkah  berikutnya,  yang  merupakan  metode klasifikasi yang didasarkan pada teorema probabilitas Bayes dengan asumsi yang sederhana dan naif  yang  dikenal  sebagai  " naive ".  Metode  ini  banyak  digunakan  dalam  pengenalan  pola  dan
analisis teks untuk memprediksi klasifikasi atau label dari suatu data berdasarkan fitur-fitur yang ada. Bentuk umum teorema Bayes adalah sebagai berikut:
P(H|X) = (1) Informasi: X = Data kelas tidak diketahui H = Data hipotesis X adalah kategori khusus P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (probabilitas posterior) P(H) = Probabilitas hipotesis H (probabilitas awal).
Representasi hasil dari algoritma Naive Bayes dapat ditunjukkan pada Gambar 4 :
Gambar 4 menunjukkan representasi algoritma Naive Bayes .

## 2.4 Mengevaluasi dan menguji tingkat akurasi
Evaluasi klasifikasi dapat dilakukan dengan memanfaatkan data uji yang memiliki nilai tertentu dan tidak termasuk dalam data pelatihan. Pemodelan jenis klasifikasi bertujuan untuk menghasilkan deskripsi tentang urutan data, yang nilai akhirnya memberikan prediksi mengenai objek  atau  kategori  data.  Klasifikasi  yang  menghasilkan  dua  kelas  disebut  sebagai  klasifikasi biner.  Kedua  kategori  dijelaskan  di  bawah  {positif,  negatif}.  Di  bawah  ini  adalah  empat kemungkinan proses klasifikasi untuk urutan data positif yang sebenarnya. Negatif Sejati; alarm palsu; Negatif Palsu.
Dalam  evaluasi  model  klasifikasi,  ukuran  yang  digunakan  adalah  tingkat  keakuratan ( Accuracy ). Tingkat keakuratan mengindikasikan jumlah prediksi yang akurat. Skor ini berguna dalam mengukur tingkat presisi melalui penggunaan validasi silang K-fold. Matriks kebingungan digunakan  dalam  proses  penilaian.  Proses  skoring  ini  digunakan  untuk  melihat  kinerja  model klasifikasi yang sedang dipertimbangkan dan untuk menentukan akurasinya.
Di  bawah  ini  adalah  rumus  untuk  setiap  proses  kategorisasi  emosi. Accuracy adalah sebagian kecil dari prediksi sebenarnya untuk semua data. Perhitungan akurasi ditunjukkan dalam Formula  1.  Akurasi  adalah  ukuran  keakuratan  hasil  model.  Persamaan  tersebut  merupakan perbandingan  data  positif  dan  total  yang  benar  dengan  label  positif,  perhitungan  yang  tepat ditunjukkan di Formula 2. Recall , yang juga dikenal sebagai ukuran kelengkapan model, dihitung dengan membandingkan jumlah sampel yang terdeteksi benar positif dengan total jumlah sampel positif yang seharusnya terdeteksi. Rumus untuk menghitung recall dapat ditemukan pada rumus 3 [14].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3)
Dalam penjelasan model klasifikasi di atas, True Positive (TP) menunjukkan jumlah data yang  selesai  diprediksi  dengan  benar  sebagai  data  positif;  sebaliknya, False  Positive (FP) menunjukkan  jumlah  data  yang  sebenarnya  adalah  data  negatif,  tetapi  diprediksi  sebagai  data positif secara salah, yang menyebabkan kesalahan.

## 2.5 Perbandingan hasil pengujian
Setelah  tahap  evaluasi  selesai,  langkah  selanjutnya  adalah  membandingkan  tingkat akurasi  antara  metode  SVM,  K-NN,  dan  NB  untuk  mengetahui  metode  mana  yang  memiliki tingkat akurasi terbaik.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada fase pengumpulan data, Rapidminer digunakan untuk men- crawling data Twitter dengan kata kunci Capres dan Pilpres. Pengumpulan data ini mencakup 5.000 tweet dari 1 Juni 2023 hingga 30 September 2023.
Tabel 1 Menunjukkan kata kunci dan jumlah data tweet . Dataset Jumlah Data Capres, Pilpres 5000 Gambar 5 Proses Crawling Data Tabel 2 Data Hasil Proses Crawling
Output Data Crawling No Tweet 1 RT @Ghurem2: Bergabungnya Partai Perindo menjadi salah satu pendukung Capres @ganjarpranowo akan semakin menambah kekuatan untuk menghadapi… 2 Kecerdasan dan kemampuan Airlangga Hartarto @airlangga_hrt dalam mengantisipasi situasi politik yang dinamis menjelang pemilu dan pilpres 2024. Airlangga akan menjadi penentu ritme dalam membangun koalisi partai politik yang akan mengusung capres cawapres nantinya.   Terbaik!
https://t.co/DeuE6LI3QV 3 In my prediction, ini adalah lawan sepadan untuk Pak Prabowo. Gerindra sebaiknya merangkul Demokrat agar bisa menang Pilpres. PKS mungkin membuat koalisi baru dengan partai kecil untuk mengusung
Anies sebagai Capres ðŸ‘ðŸ¼

## 3.1 Preprocessing Data
Langkah selanjutnya. Pada titik ini, dilakukan beberapa prosedur, termasuk cleansing , tokenisasi, case folding , dan stop word filter .  Gambar 6 berikut menunjukkan penjelasan tentang proses:

## Gambar 6: Persiapan data
Pada tahap ini, data dibersihkan sesuai dengan prosedur yang telah dijelaskan sebelumnya dalam metodologi penelitian. Hasil pembersihan dari tahap ini ditampilkan dalam Tabel 3, yang menjelaskan langkah-langkah pembersihan dari awal hingga koreksi ejaan.

## Tabel 3 Menunjukkan Data Setelah Pembersihan
Pembersihan data No Tweet Cleansing 1
RT @Ghurem2: Bergabungnya
Partai Perindo menjadi salah satu pendukung Capres @ganjarpranowo akan semakin menambah kekuatan untuk menghadapi… Bergabungnya Partai Perindo menjadi salah satu pendukung Capres ganjarpranowo akan semakin menambah kekuatan untuk menghadapi
2 Kecerdasan dan kemampuan Airlangga
Hartarto @airlangga_hrt dalam mengantisipasi situasi politik yang dinamis menjelang pemilu dan pilpres 2024. Airlangga akan menjadi penentu ritme dalam membangun koalisi partai politik yang akan mengusung capres cawapres nantinya. Terbaik!
Kecerdasan dan kemampuan
Airlangga Hartarto hrt dalam mengantisipasi situasi politik yang dinamis menjelang pemilu dan pilpres Airlangga akan menjadi penentu ritme dalam membangun koalisi partai politik yang akan mengusung capres cawapres nantinya Terbaik
Pembersihan data No Tweet Cleansing https://t.co/DeuE6 LI3QV
3 In my prediction, ini adalah lawan sepadan untuk Pak Prabowo. Gerindra sebaiknya merangkul Demokrat agar bisa menang Pilpres. PKS mungkin membuat koalisi baru dengan partai kecil untuk mengusung Anies sebagai Capres ðŸ‘ðŸ¼
In my prediction ini adalah lawan sepadan untuk Pak Prabowo Gerindra sebaiknya merangkul Demokrat agar bisa menang Pilpres PKS mungkin membuat koalisi baru dengan partai kecil untuk mengusung
Anies sebagai Capres
Mengubah  kata tweet menjadi  huruf  besar  atau  kecil  adalah  langkah  berikutnya,  yang dikenal sebagai scotch-fold . Dalam kasus ini, hasil langkah case folding disajikan dalam bentuk tabel. Model data yang mengikuti proses case folding disajikan dalam Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Data Case Folding Proses Case Folding No Tweet Case Folding 1
Bergabungnya Partai Perindo menjadi salah satu pendukung Capres ganjarpranowo akan semakin menambah kekuatan untuk menghadapi bergabungnya partai perindo menjadi salah satu pendukung capres ganjarpranowo akan semakin menambah kekuatan untuk menghadapi 2 Kecerdasan dan kemampuan Airlangga Hartarto hrt dalam
mengantisipasi situasi politik yang dinamis menjelang pemilu dan pilpres Airlangga akan menjadi penentu ritme dalam membangun koalisi partai politik yang akan mengusung capres cawapres nantinya Terbaik
kecerdasan dan kemampuan airlangga hartarto hrt dalam mengantisipasi situasi politik yang dinamis menjelang pemilu dan pilpres airlangga akan menjadi penentu ritme dalam membangun koalisi partai politik yang akan mengusung capres cawapres nantinya terbaik
Proses Case Folding No Tweet Case Folding 3
In my prediction ini adalah lawan sepadan untuk Pak Prabowo Gerindra sebaiknya merangkul Demokrat agar bisa menang Pilpres PKS mungkin membuat koalisi baru dengan partai kecil untuk mengusung Anies sebagai Capres in my prediction ini adalah lawan sepadan untuk pak prabowo gerindra sebaiknya merangkul demokrat agar bisa menang pilpres pks mungkin membuat koalisi baru dengan partai kecil untuk mengusung anies sebagai capres
Langkah selanjutnya adalah melakukan tokenisasi, yang merupakan proses memotong teks menjadi bagian-bagian token. Setelah tokenisasi, data diolah dan ditampilkan dalam tabel. Hasil tokenisasi dapat dilihat di Tabel 5.
Tabel 5 Data yang Dihasilkan dari Tokenisasi
Proses Tokenisasi No Tweet Tokenisasi 1 bergabungnya partai perindo menjadi salah satu pendukung capres ganjarpranowo akan semakin menambah kekuatan untuk menghadapi [‘bergabungnya’, ‘partai’, ‘perindo’,
‘menjadi, ‘salah’, ‘satu’, ‘pendukung’, ‘capres’, ‘ganjarpranowo’, ‘akan’, ‘semakin’,
2 kecerdasan dan kemampuan airlangga hartarto hrt dalam mengantisipasi situasi politik yang dinamis menjelang pemilu dan pilpres airlangga akan menjadi penentu ritme dalam membangun koalisi partai politik yang akan mengusung capres cawapres nantinya terbaik
['kecerdasan', 'dan', 'kemampuan', 'airlangga',
'hartarto', 'hrt', 'dalam', 'mengantisipasi', 'situasi', 'politik',
'yang', 'dinamis', 'menjelang',
'pemilu', 'dan',
'pilpres', 'airlangga', 'akan', 'menjadi', 'penentu', 'ritme', 'dalam', 'membangun',
'koalisi', 'partai',
'politik', 'yang',
'akan', 'mengusung', 'capres', 'cawapres',
'nantinya', 'terbaik']
Proses Tokenisasi No Tweet Tokenisasi 3 in my prediction ini adalah lawan sepadan untuk pak prabowo gerindra sebaiknya
merangkul demokrat agar bisa menang pilpres pks mungkin membuat koalisi baru dengan partai kecil untuk mengusung anies sebagai capres ['in', 'my', 'prediction', 'ini', 'adalah', 'lawan', 'sepadan', 'untuk', 'pak', 'prabowo', 'gerindra', 'sebaiknya', 'merangkul', 'demokrat', 'agar', 'bisa', 'menang', 'pilpres', 'pks', 'mungkin', 'membuat', 'koalisi', 'baru', 'dengan', 'partai', 'kecil', 'untuk', 'mengusung', 'anies', 'sebagai', 'capres']
Di tahap selanjutnya, metode remove stopwords digunakan. Tujuan dari metode ini adalah untuk  menghapus  atau  menghilangkan  kata-kata  s topwords dari  teks  yang  sedang  dianalisis, sehingga teks menjadi lebih sederhana dan perhatian dapat difokuskan pada kata-kata yang lebih informatif untuk dianalisis. Hal ini dapat meningkatkan kualitas analisis, mengurangi suara data, dan  meningkatkan  akurasi  atau  efisiensi  proses  berikutnya  seperti  analisis  sentimen  atau klasifikasi. Tabel 6 menunjukkan hasil penghilangan stopwords .
Tabel 6 Data Hasil Menghilangkan Stopwords Proses Remove Stopwords No Tweet Hapus Stopwords
1 [‘bergabungnya’, ‘partai’, ‘perindo’, ‘menjadi, ‘salah’, ‘satu’,
‘pendukung’, ‘capres’, ‘ganjarpranowo’, ‘akan’, ‘semakin’, ‘menambah’, ‘kekuatan’, ‘untuk’, ‘menghadapi’]
[ ‘partai’, ‘perindo’, ‘pendukung’,
‘capres’, ‘ganjarpranowo’, ‘kekuatan’] 2 ['kecerdasan', 'dan', 'kemampuan', 'airlangga', 'hartarto', 'hrt',
'dalam', 'mengantisipasi', 'situasi', 'politik', 'yang', 'dinamis', 'menjelang', 'pemilu', 'dan', ['kecerdasan', 'kemampuan', 'airlangga', 'hartarto', 'hrt',
'mengantisipasi', 'situasi', 'politik', 'dinamis', 'menjelang', 'pemilu', 'pilpres', 'airlangga',
Proses Remove Stopwords No Tweet Hapus Stopwords 'pilpres', 'airlangga', 'akan', 'menjadi', 'penentu', 'ritme', 'dalam', 'membangun', 'koalisi', 'partai', 'politik', 'yang', 'akan', 'mengusung', 'capres', 'cawapres', 'nantinya', 'terbaik'] 'penentu', 'ritme', 'membangun', 'koalisi', 'partai', 'politik', 'mengusung', 'capres', 'cawapres', 'terbaik']
3 ['in', 'my', 'prediction', 'ini',
'adalah', 'lawan', 'sepadan', 'untuk', 'pak', 'prabowo', 'gerindra', 'sebaiknya', 'merangkul', 'demokrat', 'agar', 'bisa', 'menang', 'pilpres', 'pks', 'mungkin', 'membuat', 'koalisi', 'baru', 'dengan',
'partai', 'kecil', 'untuk',
'mengusung', 'anies', 'sebagai', 'capres'] ['in', 'my', 'prediction', 'lawan', 'sepadan', 'prabowo', 'gerindra', 'merangkul', 'demokrat', 'menang', 'pilpres', 'pks', 'koalisi', 'partai', 'mengusung', 'anies', 'capres']

## 3.2 Model Klasifikasi
Data dianalisis menggunakan 3 algoritma Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Naive Bayes (NB). Teknik penambangan data digunakan dalam proses ini. Model  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  membandingkan  tiga  metode  tersebut. Desain model klasifikasi yang digunakan dalam aplikasi RapidMiner.
Confusion Matrix adalah metrik penilaian yang digunakan untuk mengukur skor akurasi. Ini adalah tabel data uji yang besar yang menunjukkan hasil prediksi yang kuat dan lemah dari model klasifikasi yang digunakan. Digunakan untuk mengetahui kinerja model klasifikasi yang dapat menghasilkan recall, precission , dan accuracy [12]. Tabel 7 menunjukkan hasil klasifikasi algoritma  SVM, NB, dan KNN untuk kata kunci Capres dan Pilpres, dan Gambar 8 menunjukkan hasil  klasifikasi  algoritma  NB.  Dari  ketiga  gambar  pembanding,  terlihat  bahwa  algoritma  NB memiliki kinerja yang cukup baik dibandingkan dengan algoritma SVM dan KNN.

## Tabel 7 Hasil tiap algoritma
Support Vector Machine
Accuracy : 87.59% True Negative True Positive Class Precision Pred. Negative 1205 299 80.12% Pred. Positive 0 906 100% Class Recall 100% 75.19% Naïve Bayes Accuracy : 96.39% True Negative True Positive Class Precision Pred. Negative 1205 87 93.27% Pred. Positive 0 1118 100% Class Recall 100% 92.78% K-Nearest Neighbor Accuracy : 57.43% True Negative True Positive Class Precision Pred. Negative 1203 1024 54.02% Pred. Positive 2 181 98.91% Class Recall 99.83% 15.02%
Hasil  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  berfungsi  dengan  baik.  Setiap  algoritma diklasifikasikan  berdasarkan  nilai AUC -nya,  yang  didefinisikan  sebagai  berikut:  0,50–0,60  = Gagal; 0,60–0,70 = Buruk; 0,70–0,80 = Cukup; 0,80–0,90 = Baik; dan 0,90–1,00 = Sangat Baik. Hasil klasifikasi algoritma ini disajikan dalam Tabel 8.
Tabel 8 Hasil dari perbandingan algoritma klasifikasi . Perbandingan Algoritma Klasifikasi Algoritma Keaku ratan AU C Preci sion Recall Klasifikasi SVM 87,59% 0,982 100% 75,19% Sangat Baik NB 96,39% 0,500 100% 92,78% Gagal KNN 57,43% 0,761 98,91%  15,02% Cukup
Dengan  nilai  tingkat  akurasi  96,39%  dibandingkan  dengan  algoritma Support  Vector Machines (SVM)  87,59%  dan K-Nearest  Neighbor (KNN)  57,43%,  hasil  yang  diatas menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes (NB) memiliki perfoma yang baik.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penerapan  klasifikasi  sentimen  dalam  analisis sentimen Capres dan Pilpres dapat diterapkan menggunakan beberapa metode algoritma seperti SVM, Naive  Bayes dan  K-NN.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  meningkatkan  efisiensi pengukuran,  berbeda  dengan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  yang  hanya
menerapkan  prosedur  pendekatan  SVM  dalam  mengklasifikasikan  sentimen.  Selanjutnya, penelitian ini melakukan perbandingkan antara algoritma SVM, Naive Bayes , dan K-NN. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki nilai accuracy yang signifikan sebesar  96,39%  pada  dataset  Capres  dan  Pilpres,  dengan  tingkat precision sebesar  100%  dan tingkat recall sebesar  92,78%.  Ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  memiliki  performa  yang sangat  baik  dibandingkan  dengan  algoritma  SVM  dan  K-NN.  Penelitian  ini  masih  perlu dikembangkan  seperti  memperpanjang  periode  penarikan  data,  sehingga  diharapkan  bisa meningkatkan nilai akurasi, selain itu juga bisa dapat mencerminkan hasil analisis sentimen sesuai periode waktu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  D.  Putri,  G.  F.  Nama,  and  W.  E.  Sulistiono,  “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan Perwakilan Rakyat ( Dpr ) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” vol. 10, no. 1, pp. 34–40, 2022.
[2] A. Anjani, A. Chamid, and A. Murti, “Analisis Sentimen Kaum LGBT pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JTINFO  J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2022.
[3] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” vol. 10, pp. 71–76, 2020.
[4] D. R. Berliana and B. Santoso, “Elektabilitas Ridwan Kamil Dan Anies Baswedan Dalam Simulasi Pilpres 2024 Di Twitter (Analisis Jaringan Media Sosial Dan Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap #Ridwankamil Dan #Aniesbaswedan),” vol. 6, no. 2, pp. 150– 162, 2022.
[5] F.  Fathonah  and  A.  Herliana,  “Penerapan  Text  Mining  Analisis  Sentimen  Mengenai Vaksin Covid - 19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 7, no. November, pp. 155– 164, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.331.
[6] D. Ni, Z. Xiao, and M. K. Lim, “A systematic review of the research trends of machine learning in supply chain management,” no. x, 2019, doi: 10.1007/s13042-019-01050-0.
[7] J. C. Lyu, E. Le Han, and G. K. Luli, “Covid-19 vaccine-related discussion on twitter: Topic modeling and sentiment analysis,” J. Med. Internet Res. , vol. 23, no. 6, 2021, doi: 10.2196/24435.
[8] A.  Ahmad  and  W.  Gata,  “Sentimen  Analisis  Masyarakat  Indonesia  di  Twitter  Terkait Metaverse dengan Algoritma Support Vector Machine,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 6, no. 4, pp. 548–555, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i4.569.
[9] M. Raihan, F. Sya, U. Enri, and T. N. Padilah, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Calon Presiden 2024 dengan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 9, no. 2, pp. 265–273, 2024, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[10]  F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen  Pelanggan  Toko  Online  Jd  .  Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[11]  D. Muhidin and A. Wibowo, “Perbandingan Kinerja Algoritma Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbor Terhadap Analisis Sentimen Kebijakan New Normal,” vol. 5, no. 2, pp. 153–159, 2020.
[12]  A.  P.  Nardilasari,  A.  L.  Hananto,  S.  S.  Hilabi,  T.  Tukino,  and  B.  Priyatna,  “Analisis Sentimen  Calon  Presiden  2024  Menggunakan  Algoritma  SVM  Pada  Media  Sosial Twitter,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 8, no. 1, p. 11, 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i1.4265.
[13]  F. A. Rohmansyah, B. Bintoro, and I. Santoso, “Analisis Sentimen Terhadap Penerapan Sistem Ganjil Genap Menggunakan Metode K - Nearest Neighbor,” vol. 7, no. 2, pp. 165– 169, 2023.
[14]  M.  Rangga,  A.  Nasution,  and  M.  Hayaty,  “Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019.