## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 185
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pilpres 2019 Berdasarkan Opini Dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Khoirul Zuhri 1 , Nurul Adha Oktarini Saputri 2
1 Information System Departement, Bina Darma University, Palembang, Indonesia 2 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: 1 khoirulzuhri014@gmail.com, 2 nuruladhaos@binadarma.ac.id

## Abstract
Twitter  is  a  social  media  that  is  currently  popular,  where  the  public  is  free  to comment and write anything. It is not uncommon for the public to comment with harsh  words and even hate speech.  The  2019 presidential election drew  many comments,  some  praised,  criticized  and  insulted.  To  be  able  to  dig  up information  and  classify  a  text,  sentiment  analysis  is  needed.  In  this  study, sentiment analysis is a process of classifying textual documents into two classes, namely  negative  and  positive  sentiment  classes.  Opinion  data  were  obtained from the Twitter social network in the form of tweets. The data used was 3337 tweets consisting of 80% training data and 20% training data. Training data is data with known sentiment. This study aims to determine whether a tweet is a positive or negative tweet conveyed on Twitter in Indonesian. The classification of tweet data uses the naïve Bayes classifier algorithm. The classification results of  the  test  data  show  that  the  Naïve  Bayes  Classifier  algorithm  provides  an accuracy value of 71%. The accuracy value for each sentiment is 71% for positive sentiment and 70% for negative sentiment.
Keywords : Sentiment Analysis, Classification, Naïve Bayes, Twitter, Pilpres 2019

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  semakin  majunya  teknologi  telekomunikasi,  pengguna internet  di  dunia  juga  mengalami  kemajuan  yang  cukup  pesat.  Hal  ini dikarenakan semakin mudahnya aktifitas sehari-hari yang bisa dilakukan dengan  memanfaatkan  internet,  baik  itu  hanya  sekedar  berkomunikasi melalui  media  sosial,  mencari  informasi  secara up  to  date dan  bahkan melakukan  transaksi  jual  beli.  Menurut  data  dari Internet  World  Status , Indonesia  merupakan  salah  satu  Negara  dengan  pengguna  internet

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
terbesar  di  Dunia  yang  menempati  posisi  ke-5  dengan  143.260.000 pengguna. Perilaku pengguna internet lebih didominasi untuk mengakses media  sosial  seperti Facebook,  Twitter,  Instagram,  YouTube sebesar 97,4% dari total pengguna internet.
Media sosial didefinisikan sebagai alat ( tools ) tekno logi informasi online yang  memungkinkan  setiap  pengguna  melakukan  komunikasi  dengan mudah  melalui  internet  dalam  berbagi  informasi  seperti  pesan  teks, audio, video, gambar dan lain sebagainya [1]. Media sosial saat ini bukan hanya  dipergunakan  untuk  sarana  pertemanan  saja,  tapi  sudah  banyak untuk  kegiatan  lain,  seperti  pengenalan  suatu  produk  ataupun  untuk sarana masyarakat dalam mengomentari hasil pilpres 2019.
Pemilihan  Presiden  2019  sudah  selesai  dilakukan,  dan  banyak menghasilkan bermacam-macam opini dari masyarakat terutama melalui media sosial Twitter . Opini melalui tweet inilah yang dapat dimanfaatkan untuk  melihat  bagaimana  sentimen  yang  dimunculkan  oleh  masyarakat mengenai  Pilpres  2019.  Penentuan  sentimen  positif,  negatif sebenarnya bisa  dilakukan  secara  manual,  tetapi  karena  data  yang  sangat  banyak maka  menjadi  semakin  bayak  tentunya  waktu  dan  usaha  yang dibutuhkan untuk mengklasifikasikan opini-opini tersebut. Oleh sebab itu peneliti  tertarik  dalam  menerapkan  motode  pembelajaran  mesin  untuk mengklasifikasikan  opini  dari  data  yang  sangat  banyak  tersebut.  Untuk melakukan klasifikasi data tersebut peneliti menggunakan metode Naive Bayes Classifier.
Metode Naive  Bayes  Classifier merupakan  salah  satu  metode machine learning yang  menggunakan  perhitungan  probabilitas. “ Cara  kerja  dari metode Naive  Bayes  Classifier menggunakan  per  hitungan probabilitas”. ” Konsep  dasar  yang  digunakan  oleh Naive  bayes adalah Theorema  Bayes ,  yaitu  theorema  yang  dipakai  dalam  statistik  a  untuk menghitung suatu peluang, “ Bayes Optimal Classifier menghitung peluang dari  satu  kelas  dari  masing- masing  kelompok  atribut  yang  ada”,  d an menentukan kelas mana yang paling optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  deteksi  sikap-sikap (attitudes) terhadap  objek atau  orang  [2].  Dari  miliaran  data  cuwitan  di twitter ,  anda  dapat melakukan  analisis  sentimen  untuk  menemukan  berapa  persentase

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Khoirul Zuhri, Nurul Adha Oktarini Saputri | 187
sentimen  positif  dan  berapa  persentase  sentimen  negatif  terhadap seseorang, perusahaan, institusi, kelompok, atau sebuah situasi tertentu.

## 2.2 Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  deskriptif ( Deskriptive Research ). ” Metode  deskriptif adalah metode yang berfungsi untuk  mendeskripsikan  atau  menggambarkan  terhadap  objek  yang diteliti melalui data atau sampel yang telah terkumpul tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku umum atau generalisasi [3].

## 2.3 Metode Pengumpulan Data
Peneliti  menggunakan  metode  crawling  untuk  mengumpulkan  data. Crawling adalah  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan informasi  yang  ada  dalam  web. Crawling berkerja  secara  otomatis, dimana  informasi  yang  dikumpulkan  berdasarkan  atas  kata  kunci  yang diberikan  oleh  pengguna.  Alat  yang  digunakan  untuk crawling disebut crawler . Crawler berbentuk  program  yang  diprogram  dengan  algoritma tertentu  sehingga  dapat  melakukan  pemindaian  ke  halaman-halaman web ,  sesuai  dengan  alamat web ataupun  kata  kunci  yang  diberikan pengguna. Peneliti menggunakan Python untuk crawling data twitter ini.

## 2.4 Metode Analisis
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan metode Naive Bayes Classifier untuk  menganalisis  data  yang  telah  diambil  dari twitter . Naïve  Bayes adalah  metode  terbaru  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan sekumpulan dokumen. ” ”Algoritma ini memanfaatkan metode probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  probabilitas  di  masa  depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya” ” [4].  Keuntungan penggunaan  metode Naive  Bayes adalah  bahwa  metode  ini  hanya membutuhkan  jumlah  data  pelatihan (Training  Data) yang  kecil  untuk menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perangkat
Adapun  perangkat  yang  digunakan  dalaam  melakukan  penelitian  ini adalah sebagai berikut

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
a. Perangkat  keras (hardware) yang  digunakan  adalah  1  buah noteboo k  denga  spesiikasi processor  Intel(R)  Celeron(R)  CPU N2840 @ 2.16GHz , dengan RAM 2 GB dan HarDisk 500 GB
b. Perangkat  lunak (Software) yang  digunakan  yaitu Operating System  Microsoft  Windows  8.1 sebagai  sistem  operasi, Microsoft Excel 2013 , Microsoft Word 2013 , dan Anaconda.

## 3.2 Mengumpulkan Data Tweet
Pengumpulan data dilakukan dengan teknik crawling , Tahap awal untuk melakukan proses pengambilan data dari Twitter , peneliti harus memiliki key  number dan secret  number dari API  Key  Twitter”” Mendapatkan API Key  Twitter peneliti  harus  mendaftarkan  atau  melakukan  pengajuan terhadap pihak developer atau pengembang Twitter untuk mendapatkan API Key Twitter tersebut. Hasil  proses crawling data, menggunakan API Key  Twitter maka  didapatkan  data  dengan  jumlah  3.337 record  Tweet , dengan  ketentuan  data  latih  sebesar 70% dan  data  training  sebesar 30% ”.”

## Gambar 1 Hasil Crawling
Hasil dari proses crawling data di atas kemudian akan dilakukan proces labeling data,  proses  ini  dilakukan  untuk  menklasifikasikan  data  dari hasil tweet yang telah di crawling sebelumnya. Pada proses labeling data ini, data dibedakan menjadi 2 kelas, yaitu kelas positif, dan kelas negatif . berikut  merupakan  contoh  proces labeling data  yang  dapat  dilihat  di bawah ini.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Khoirul Zuhri, Nurul Adha Oktarini Saputri | 189
Tabel 1 . Data Hasil labeling Tweet Pembersihan Text Label b'RT @hd_hijau : jokowi yessssssss #pilpres#jokowi#prabowo #pemilu#indonesia#prabowosandi #pileg Jokowi  yes 0 B’Prabowo insya Allah jadi presiden 2014 :), yang like berarti setuju. Hehe #pilpres2014#pemilu prabowo insya allah jadi presiden 2019, yang like berarti setuju. hehe 0 B’@detikcom : Tolak prabowo jd presiden,masa lalunya yg penuh dosa,sampai2 mantan mertuanya bilang prabowo itu penghianat,jd para pendukung prabowo ga usah banyak omong lah #jokowi#prabowo#pilpres #jokowipresidenri tolak prabowo jd presiden,masa lalunya yg penuh dosa,sampai mantan mertuanya bilang prabowo itu penghianat,jd para pendukung prabowo ga usah banyak omong lah 1 B’Moga Bapak Jokowi Menjadi Presiden NKRI,And Tentunya Tegas, Ramah, Dan Bertanggung jawab, :)#pilpres#jokowi moga bapak jokowi menjadi presiden nkri, tentunya tegas, ramah, dan bertanggung jawab 0 b'@detikcom Kampret Sesumbar. HIDUP JOKOWI kampret\n#JokowiPresidenRI' kampret sesumbar, pembunuh mau jadi presiden. hidup jokowi 1 Dalam  kasus  ini  kelas  negatif berlabelkan  1  menyatakan  bahwa tweet tersebut mengandung unsur hatespeech atau kata-kata yang mengandung ujaran  kebencian,  sedangkan  kelas  positif berlabelkan  0  adlah  kat-kata yang netral yang tidak mengandung unsur ujaran kebencian di dalamnya .

## 3.3 Preprocesing Data
Preprocesing merupakan  proses  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang tidak  diperlukan  dalam  analisis  data  ataupun  kata-kata  yang  tidak memiliki arti.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
a. Cleaning
Cleaning merupakan proses untuk menghapus tanda baca, simbol, huruf kapital  maupun  bilangan  angka  yang  muncul  pada tweet pengguna Twitter, yang  menyebabkan  data  tersebut  menjadi  data  yang  kurang efektif untuk dilakukan analisa. Penerapan proses cleanning dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini
Tabel 2 . Data Hasil Cleaning .
Tweet Sebelum Cleaning Tweet Sesudah Cleaning b'RT @hd_hijau : jokowi yessssssss #pilpres#jokowi#prabowo #pemilu#indonesia#prabowosandi #pileg jokowi  yes B’Prabowo insya Allah jadi presiden 2014 :), yang like brarti setuju. Hehe #pilpres2014#pemilu prabowo  insya  allah  jadi presiden  2019,  yang  like brarti setuju. hehe B’@detikcom  :  Tolak  prabowo  jd presiden,masa lalunya yg penuh dosa,sampai2  mantan  mertuanya  bilang prabowo itu penghianat,jd para pendukung  prabowo  ga  usah  banyak omong lah #jokowi#prabowo#pilpres #jokowipresidenri tolak prabowo jd presiden,masa  lalunya  yg penuh  dosa,sampai  mantan mertuanya  bilang  prabowo itu penghianat,jd para pendukung prabowo ga usah banyak omong lah B’Moga  Bapak  Jokowi  Menjadi  Presiden NKRI,And  Tentunya  Tegas,  Ramah,  Dan Bertanggung jawab, :) #pilpres#jokowi moga  bapak  jokowi  menjadi presiden nkri, tentunya tegas, ramah, dan bertanggung jawab b'@detikcom  Kampret  Sesumbar.  HIDUP JOKOWI kampret\n#JokowiPresidenRI' kampret sesumbar, pembunuh mau jadi presiden. hidup jokowi
b. Remove Stop word
Remove Stopword merupakan proses untuk menghapus kata - kata yang tidak  memiliki  makna  ataupun  arti  seperti  kata  dan,  atau,  dengan,  dan lain-lain. Penerapan proses Remove Stopword dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3 . Data Hasil Remove Stop word
Teweet Se  belum Remove  Stop  Tweet Sesudah Remove Stopword

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Khoirul Zuhri, Nurul Adha Oktarini Saputri | 191
word jokowi  yes
jokowi  yes prabowo insya allah  jadi  presiden 2019, yang like brarti setuju. hehe prabowo insya allah presiden 2019, brarti setuju. tolak  prabowo  jd  presiden,masa lalunya  yg  penuh  dosa,sampai mantan mertuanya bilang prabowo  itu  penghianat,jd  para pendukung  prabowo  ga  usah banyak omong lah tolak  prabowo  presiden,  masa penuh dosa,sampai mantan mertuanya bilang prabowo penghianat, para pendukung prabowo ga usah banyak omong moga  bapak  jokowi  menjadi presiden  nkri,  tentunya  tegas, ramah, dan bertanggung jawab bapak  jokowi  presiden  nkri,  tegas, ramah, bertanggung jawab kampret  sesumbar,  pembunuh mau jadi presiden. hidup jokowi kampret sesumbar, pembunuh presiden. hidup jokowi c. Tokenization
Tokenization merupakan  proses  untuk  memisahkan  kalimat  kedalam bagian-bagian  kecil  yang  disebut  token.  Suatu token bisa  diannggap menjadi  satu  bentuk  kata,  frasa,  dan  atau  suatu  element  yang mengandung arti. Proses tokenization dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4 . Data Hasil Tokenization Tweet Sebelum Tokenization Tweet Sesudah Tokenization jokowi  yes [‘jokowi’,  ‘yes’] prabowo  insya  allah  presiden 2019, like berarti setuju. [‘prabowo’, ‘insya’, ‘allah’, ‘presiden’, ‘2019’, ‘berarti’, ‘setuju’]. tolak  prabowo  presiden,  masa penuh dosa,sampai mantan mertuanya bilang prabowo penghianat, para pendukung prabowo ga usah banyak omong [‘tolak’, ‘prabowo’, ‘presiden’, ‘masa’,  ‘penuh’,  ‘dosa’,  ‘sampai’,
‘mantan’,  ‘mertuanya’,  ‘bilang’, ‘prabowo’,  ‘penghianat’,  ‘para’, ‘pendukung’,  ‘prabowo’,  ‘banyak’, ‘omong’] bapak  jokowi  presiden  nkri,  tegas, ramah, bertanggung jawab [‘bapak’,  ‘jokowi’,  ‘presiden’,  ‘nkri’, ‘tegas’, ‘ramah’, ‘bertanggung’, ‘jawab’] kampret  sesumbar,  pembunuh presiden. hidup jokowi [‘kampret’, ‘sesumbar’, ‘pembunuh’, ‘presiden’, ‘hidup’, ‘jokowi’]

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
d. Stemming
Stemming merupakan  prooses  untuk  meruubah  suatu  kata  kedalaam bentuk  dasar  dari  kata  tersebut  dengan  menghapus  imbuhan  katanya baik  di  depan  ataupun  di  belakang  kata.  Proses  pada  tahap stemming dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.
Tab g el 5 . Tabel Hasil Stemming
Tweet Sebelum Stemming Tweet Sesudah Stemming [‘Jokowi’,  ‘yes’] jokowi  yes [‘prabowo’, ‘insya’, ‘allah’, ‘presiden’, ‘2019’,  ‘like’,  ‘berarti’, ‘setuju’]. prabowo  insya  allah  presiden 2019 berarti setuju. [‘tolak’, ‘prabowo’, ‘presiden’, ‘masa’,  ‘penuh’,  ‘dosa’,  ‘sampai’, ‘mantan’,
‘mertuanya’,
‘bilang’, ‘prabowo’, ‘penghianat’, ‘para’, ‘pendukung’,  ‘prabowo’,  ‘banyak’,
‘omong’]
tolak  prabowo  presiden  masa penuh  dosa  sampai  mantan mertua  bilang  prabowo  khianat para  dukung  prabowo  banyak omong [‘bapak’,  ‘jokowi’,  ‘presiden’,  ‘nkri’, ‘tegas’, ‘ramah’, ‘bertanggung’, ‘jawab’] bapak  jokowi  presiden  nkri  tegas ramah tanggung jawab [‘kampret’,  ‘sesumbar’,  ‘pembunuh’, ‘presiden’, ‘hidup’, ‘jokowi’] kampret sesumbar bunuh presiden hidup jokowi

## 3.4 Ekstrak si Fitur
Pada  proses  ekstraksi  fitur,  proses  pertama  yang  dilakukan  sistem setelah tokenization adalah merubah dataset menjadi suatu representasi vecktor.
(D Tweet 1) ”Jokowi Yes” (D Tweet 2) ”Prabowo Insya Allah Presiden 2019 Berarti Setuju” (D Tweet 3) ”Kampret Sesumbar Bunuh Presiden Hidup Jokowi” Setelah  sistem  melaukukan  proses preprocessing, terdapat  41  kata baku  dari  3  kalimat  di  atas  yaitu  “Presiden”,”  Setuju”,“  Hidup”,  dhan  ” Bunuh”.
Setelah  tahapan  di  ahas  dari  setiap  dokumen  ditampilkan  mejadi sebuah veictor dengan  elemen,  ketika  kata  tersebit  terdapat  di  dalam dokumen maka diberikan nilai 1, jika tidak ada maka diberikan nilai 0.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Khoirul Zuhri, Nurul Adha Oktarini Saputri | 193
Tabel 6 . Pembuatan Word Vector Presiden Setuju Hidup Bunuh D Tweet 1 1 1 0 0 D Tweet 2 0 0 2 1 D Tweet 3 1 0 0 1
Dokumen  yang  telah  dirubah  menjadi word  vecrtor  maka selanjutnya akan dilakukan perhitungan menggunakan rumus TF-IDF, menggunakan rumus  ini  maka  akan  menghasilkan word  vecteor yang  memiliki  nilai sudah terbobot. Berikut merupakan proses perhitungan TF-IDF
Tabel 7. Perhitungan TF (Term Frequency) D Tweet 1 D Tweet 2 D Tweet 3 Presiden 1 0 1 Setuju 1 0 0 Hidup 0 2 0 Bunuh 0 1 1
Setelah  proses  perhitungan  menentukan  bobot TF selesai,  maka dilanjutkan  dengan  proses  menentukan DF (Document  Frequuency) dengan  cara  menghitung  banyaknya term ( t )  yang  muncul  dalam  suatu dokumen. Berikut adalah hasil dari proses tersebut.
Table 8 . Perhitungan DF (Document Frequuency) T (Term) DF (Documeent Frequency) Presiden 2 Setuju 1 Hidup 2 Bunuh 2 Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai IDF ( Inverse  Docuument Frequency ) yaitu dengan cara melakukan perhitungan terhadap nilai dari log  hasil  D  yang  merupakan  jumlah document .  Contoh  dalam  kasus  ini terdapat  3 tweet ,  dari  3 tweet tersebut  dibagi  dengan  hasil  nilai DF. Berikut adalah hasil dari perhitungan IDF
Tabel 9 . Proses IDF (Inverse Document Frequency) T (Term) DF (Document Frequency) D/DF IDF (Inverse Document Frequency)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Presiden 2 1.5 log 1,5 = 0,176 Setuju 1 3 log 3 = 0,477 Hidup 2 1.5 log 1,5 = 0,176 Bunuh 2 1.5 log 1,5 = 0,176 Setelah mendapatkan nilai IDF, maka selanjutnya dilakukan perhitungan TF-IDF seperti dibawah ini
Tabel 10 . Proses Perhitungan TF-IDF Q TF Dtweet1 Dtweet2 Dtweet3 DF D/DF IDF IDF+1 Dtweet1 Dtweet2 Dtweet3 Presiden 1 0 1 2 1.5 0.477 1.176 1.176 0 1.176 Setuju 1 0 0 1 3 0.176 1.477 1.477 0 0 Hidup 0 2 0 2 1.5 1.176 0 2.35 0 Bunuh 0 1 1 2 1.5 0.176 1.176 0 1.176 1.176 2.653 3.528 2.352
Hasil  yang  didapat  dari word  vector yang  telah  dilakukan  pembobotan dapat dilihat pda Tabel 11 di bawah ini.
Tabel 11. Word Vector yang Sudah Dibobotkan Presiden Setuju Hidup Bunuh D Tweet 1 1.176 1.477 0 0 D Tweet 2 0 0 2.352 1.176 D Tweet 3 1.176 0 0 1.176

## 3.5 Klasifikasi Naive Bayes Pada Python
Pada  proses  ekstraksi  fitur  dan  proses  pengklasifikasian Naïve  Bayes yang  nantinya  akan  di  kompres  menjadi  satu  kelas pipeline  vectorizer kemudian  transfomer  kemudian  classifier .  Untuk  melakukan  proses klasifikasi  tersebut  dijalankan  menggunakan  bantuuan library pada bahaasa  pemrograman Python yaitu library  scikit-learn untuk  proses pengklasifikasian,  selain  itu  digunakan  juga library  numpy dan library pandas untuk  pembacaan  data.    Untuk library  scikit-learn disini  yang digunakan yaitu Pipeline, Naive Bay es, CountVectorizer, Multinomia lNB, Tfidf Transformer, f1 Score , dan Confusion Matrix.
Tahap  awal  yang  perlu  dilakukan  untuk  proses  ekstraksi  fitur  dan klasifikasi yaitu melakukan proces pengistalan library yang dibutuhkan. Selanjutnya  setelah  semua library  terinstall ,  maka  dilanjutkan  dengan pendeklarasian  semua library yang  akan  digunakan  di  dalam  program

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Khoirul Zuhri, Nurul Adha Oktarini Saputri | 195
python .  Berikut  adalah  kode  program  untuk  deklarasi  library  di python yang ditunjukkan pada Gambar 2 di bawah ini.

## 4. 1 Fungsi Pendeklarasian Library yang digunakan
Gambar 2. Fungsi pendeklarasi an libraary
Setelah library selesai  dideklarasikan  maka dilanjutkan  dengan  proses pengambilan dataset yang  akan  digunakan  sebagai  data training yang dilakukan  menggunakan library  panndas. Berikut  adalah  kode  program dapat dilihat pada Gambar 3 di  bawah ini.

## 4. 2 Fungsi Memanggil Data Set
Gambar 3. Fungsi Memang gil Data S e t
Selanjutnya yaitu proses dalam membuat class pipeline yang didalamnya terdapat  3  tahapan  yaitu  mengubah dataset hasil  dari crawling  data Twiitter menjadi representasi  vector yaitu  mengubah  huruf  menjadi angka dengan bantuan library Count Vectorizer serta dengan pembobotan menggunakan word  vector didalam library  Tfidf  Transformer, kemudian dilakukan  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  bantuan library Multinominal NaiveBayes. Berikut adalah proses dari pengimplementasian ketiga proses pembuatan class pipeline dapat dilihat pada  Gambar 4 di bawah ini.
Proses Pengimplementasikan Class Pipiline Gambar 4. Prosses Pengimplementasian Class Pipiline

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.6 Uji Model
Peneliti melakukan uji model supaya dapat mengetahui tingkat dari performa Algoritma  Naive  Bayess .  Nantinya  hasil  dari  kasifikasi  akan ditampilkan kedalam bentuk coun fusion matrix”. Tabel yang ditampilkan dalam con fusion matrix tersebut terdiri dari class predicted dan juga class actual. Berikut adalah Model con fusion matrix seperti terlihat pada Ta bel 12 dibawah ini.
Tabel 12. Model Confusion Matrix Pre dict Class C lass A C lass B Actual Class Positif TP FP Negatif FN TN 4 1 Model Confusion Matrix Untuk  mendapatkan  nilai  dari  akurasi  model  diperoleh  dengan  hasil perhitungan  banyaknya  data  dari  hasil  klarifikasi  dibagi  dengan  total data, berikut adalah rumus untuk mencari akurasi.
Pada saat proses pengujian model dilakukan, maka hasilnya adalah nilai akurasi  dan confusion  matrix 2x2  sebesar  7.1.0%  yang  proses perhitungannya  didasarkan  pada  jumlah  nilai  dari  diagonal con  fusion matrix dibagi dengan keseluruhan jumlah  data. Karena menyangkut dari jumlah data yang ada di setiap kelas data training tidak seimbang, maka besarnya dari nilai akurasi tidak menjandi hal yang paling penting.

## 3.7. Evaluasi Model
Proses  dari  evaluiasi  model  di  lakukan  setelah  selesai  melakukan  uji model.  Evaluasi  model  berfungsi  untuk  mengetahui  atau  menghitung performasi  dari  metode  yang  digunakan.  Pada  proses  ini  akan menghasilkan confusion matrix dengan i ukuran 2x2.
Tabel 13 . Hasil Confusion Matrix Predict Class Positif Negatif Actual Class Positif 558 105 Negatif 261 334 (1)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Khoirul Zuhri, Nurul Adha Oktarini Saputri | 197
Seperti yang terlihat pada Table 13 diatas, matriks i yang ber ukuran 2x2 disetiap kolomnya mewakili nilai dari setiap dari kelas yaitu kelas positif , dan  juga  kelas  negatif.  Nilai  presisi  pada  keseluruhan  sistem  adalah sebesar 0.70 . 4 sementara  itu  untuk  nilai recall keseluruhan  sistem sebesar 0.61 . 5 dan  selanjutnya  untuk  nilai f-1  Score untuk pengevaluasian  yang  dihitung    dengan  mengombinasikan  nilai  dari precicion recall yaitu didapatkan nilai sebesar 0.65.6 .
Dengan diketahuinya nilai kinerja dari recall, precicion, dan juga f-1 Score dikeseluruhan sistem , maka peneliti dapat mengetahui dari kemampuan sistem  tersebut  untuk  mencari  kebenaran  atau  ketepatan  dari  setiap informassi yang diminta oleh & pengguna dengan hasil dari jawaban yang dikeluarkan  oleh  sistem  dengan  tingkat  keberhasilan  sistem  untuk menentukan  kembali  informasi  yang  dibeikan  dengan accuracy nilai sebesar 71 . %.
Setelah  semua  proses  diatas  selesai  dilakukan,  untuk  performa  dari metode pengklasifikasian dari seitiap kelas bisa di ketahui dengan recall , precision, dan juga f-1 Score disetiap kelasnya. Hasil dari recall, precision, dan juga f-1 Score memiliki penilaian sebesar 0 sampai 1. Semakin tinggi dari nilai yang dihasilkan maka itu berarti semakin baik sistem bekerja, dalam  arti  semakin  nilai  mendekati  angka  1  maka  itu  artinya  sistem semakin  baik.  Untuk  hasil  yang  didapat  dari  proses  pengevaluasian model dapat dilihat pada Gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5 . Hasil dari Proces Pengevaluasian Model
Hasil yang didapat dari nilai recall, precision, dan juga f-1 Score di setiap kelas bisa dilihat dari Tabel 14 berikut ini.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 1, No. 3, September 2020 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Tabel 14 . Hasil dari Nilai Recall, Precision, dan F-1 Score Klasifikasi Precision Recall f-1 Score Positif 0.71 0.79 0.75 Negatif 0.71 0.61 0.66 Dari hasil  evaluasi model  pada  Tabel  14  dapat  diketahui  nilai  precision dan recall dari setiap kelas dapat dilihat tingkat kemempuan pemrosesan sistem  dalam  mencari  tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang diinginkan oleh pengguna sebagai kelas positif adalah “71%”, dan untuk kelas negatif adalah “70%”. Tingkat keberhasilan dari pemrosesan sistem dalm  memperoleh  kembali  informasi  kelas  positif  adalah  “79%”,  untuk kelas negatif adalah “61%”. Berdasarkan hasil Tweet dengan data 3.337, dengan ketentuan data latih sebesar 70% dan data training sebesar 30%. Dengan  hasil  yang  didapat  peneliti  menyimpulkan  dalam  analisis sentiment  pemilihan  presiden  2019  nilai  positif  lebih  tinggi  dengan selisih  sebesar  18%  dengan  tingkat  akurasi  sangat  tinggi  yaitu  sebesar 71%.  Dengan  hasil  nilai  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  keberhasilan sistem  untuk  menentukan  kembali  sebuah  informasi  yang  mengandung nilai positif dan negatif dalam suatu dokumen sangat tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dan  hasil  pembahasan  yang diuraikan di atas, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode Naive  Bayes bisa  digunakan  untuk  mengklasifikasikan data berupa teks, terutama teks yang berasal dari tweet Twitter.
2. Jumlah  kata  dalam  setiap  kelas training sangat  mempengaruhi hasil  dari  klasifikasi  pada  data testing ,  oleh  karena  itu keseimbangan dari data perlu dijaga.
3. Kosakata  tidak  baku  dapat  mempengaruhi  hasil  klasifikasi terhadap suatu kelas testing apabila suatu kelas training memiliki data  dari  jumlah  kata  tidak  baku  lebih  banyak  dibanding  kelas training yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Odewole. (2017) The Role of Librarian in Using Social Media Tools to Promote  the  Research  Output  of  HIS/HER  Clienteles.  Journal  of Education and Practice, 8 (27), 109-113.
[2] Beineke,  P.,  Hastie,  T.,  Manning,  C.,  &  Vaithyanathan,  S.  2004. Exprloring  Sentiment  Summarization.  In  Y.  Qu,  J.  Shanahan,  &  J.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Khoirul Zuhri, Nurul Adha Oktarini Saputri | 199
Wiebe  (eds)  Proceedings  of  then  {AAAI}  Spring  Symposium  on Exploring  Attitude  and  Affect  in  Text:  Theories  and  Applications, AAAI Press.
[3] Sugiono  (2016).  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D. Alfabeta. Bandung.
[4] Dr. Ghayda A. Al-Talib1, Hind S. Hassan, A . (2013). Study on Analysis of SMS Classification Using TF-IDF Weighting