Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.347 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1227-1236 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## SENTIMENT ANALYSIS OF INDONESIA'S CAPITAL CITY RELOCATION USING THREE ALGORITHMS: NAÏVE BAYES, KNN, AND RANDOM FOREST
Joshua Muliawan *1 , Erick Dazki *
1,2,3 Business Information System Program, Faculty of Science and Technology, Universitas Pradita, Indonesia Email: 1 joshua.muliawan@student.pradita.ac.id , 2 erick.dazki@pradita.ac.id
(Article received: May 28, 2022; Revision: June 7, 2022; published: June 18, 2022)

## Abstract
The relocation of Indonesia's capital city from Jakarta to the IKN Nusantara on the island of Borneo has become a  trending  topic  that  triggers  conversations  and  opinions  on  various  social  media.  The  pros  and  cons  of  this policy are very pronounced in various media, especially on Twitter or X platform. The purpose of this research is to conduct a public sentiment analysis of public opinion related to the relocation of Indonesia's capital city. Data  is  taken  from  tweets  comments  collected  during  a  certain  period  from  June  to  September  2023.  This research uses a Natural Language Processing approach with data pre-processing techniques to prepare the data before applying labeling and classification algorithms. This research tests the accuracy of three algorithms used in  classification,  namely  Naïve  Bayes  Classifier,  K-Nearest  Neighbor,  and  Random  Forest.  The  results  of  the data classification show that positive sentiment has a value of 36.8%, neutral sentiment is at 25%, and negative sentiment  related  to  the  relocation  of  the  capital  city  is  38.1%.  Then  an  accuracy  test  was  carried  out  on  the Naïve  Bayes  Classifier  Algorithm  method  which  found  an  accuracy  value  of  65.26%,  the  K-Nearest  Neighbor Algorithm of 58.25%, and the Random Forest Algorithm of 45.05%. This shows that the Naïve Bayes Classifier Algorithm method has better accuracy than other algorithms in predicting classification in sentiment analysis. This  research  also  identifies  the  frequency  of  key  words  that  often  appear  in  each  sentiment  which  can  be valuable information for monitoring public opinion on social media.
Keywords : IKN Nusantara, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Random Forest, Sentiment Analysis, Twitter.

## ANALISIS SENTIMEN PEMINDAHAN IBU KOTA NEGARA INDONESIA MENGGUNAKAN TIGA ALGORITMA: NAÏVE BAYES, KNN, DAN RANDOM FOREST

## Abstrak
Pemindahan  Ibu  Kota  Negara  Indonesia  dari  Jakarta  menuju  IKN  Nusantara  yang  berada  di  Pulau  Kalimantan menjadi trending topic yang memicu perbincangan dan pendapat masyarakat di berbagai media sosial. Pro dan kontra  akan  kebijakan  ini  sangat  terasa  di  berbagai  media,  khususnya  pada  platform  Twitter  atau  X.  Adapun tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  analisis  sentimen  publik  terhadap  opini  masyarakat  terkait pemindahan  ibu  kota  negara  Indonesia . Data  diambil  dari  komentar tweets yang  dikumpulkan  selama  periode tertentu selama Bulan Juni hingga September 2023. Penelitian ini menggunakan pendekatan Natural Language Processing dengan teknik pre-processing data untuk mempersiapkan data sebelum diterapkannya pelabelan dan algoritma  klasifikasi.  Penelitian  ini  menguji  nilai  keakuratan  tiga  algoritma  yang  digunakan  dalam pengklasifikasian, yaitu Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor, dan Random Forest. Hasil dari klasifikasi data menunjukkan bahwa sentimen positif memiliki nilai sebesar 36.8%, sentimen netral berada pada 25%, dan sentimen  negatif  terkait  pemindahan  ibu  kota  sebesar  38.1%.  Kemudian  dilakukan  pengujian  akurasi  terhadap metode Algoritma Naïve Bayes Classifier yang didapati nilai keakuratan sebesar 65.26%, Algoritma K-Nearest Neighbor sebesar 58.25%, serta Algoritma Random Forest sebesar 45.05%. Hal ini menunjukkan bahwa metode Algoritma Naïve  Bayes  Classifier memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  daripada  algoritma  lainnya  dalam memprediksi  klasifikasi  data  pada  analisis  sentimen.  Penelitian  ini  juga  mengidentifikasi  frekuensi  kata-kata kunci yang sering muncul dalam setiap sentimen yang dapat menjadi informasi berharga untuk memantau opini publik pada media sosial.
Kata kunci : Analisis Sentimen, IKN Nusantara, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Random Forest, Twitter.
1228 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1227-1236

## 1. PENDAHULUAN
Ibu  kota  merupakan  jantung  atau  pusat  dari sebuah  negara  dalam  menjalankan  pemerintahan yang  di  dalamnya  memiliki  unsur  administratif eksekutif,  legislatif,  dan  yudikatif.  Selain  itu,  Ibu kota juga dapat berfungsi sebagai pusat perekonomian. Ibu kota suatu negara sangat penting dalam  membentuk  identitas  negara  tersebut,  tidak hanya  secara  simbolis  namun  juga  secara  politis, ekonomi,  dan  sosial-budaya  [1].  Oleh  sebab  itu, peran  ibu  kota  sangatlah  penting  pada  sebuah negara.  Hingga  saat  ini,  DKI  Jakarta  masih merupakan  Ibu  Kota  Negara  Indonesia  yang ditetapkan  melalui  Undang-Undang  Nomor  10 Tahun  1964  yang  disahkan  pada  31  Agustus  1964 oleh Presiden Ir. Soekarno.
Banjir,  kemacetan,  kerusakan  lingkungan, kepadatan  populasi,  kesenjangan  sosial,  hingga polusi  udara  yang  baru-baru  ini  tengah  menjadi perbincangan hangat merupakan segelintir permasahalan  yang  saat  ini  dialami  oleh  Jakarta sebagai  Ibu  Kota  Negara  Indonesia.  Pada  masa pemerintahan  Presiden  Ir.  Soekarno,  ide  untuk memindahkan  ibu  kota  negara  sudah  muncul.  Pada saat  itu,  pemerintah  mengantisipasi  bahwa  masalah kependudukan  akan  muncul  di  DKI  Jakarta. Sehingga merencanakan untuk memindahkan ibukota  ke  Palangkaraya,  Provinsi  Kalimantan Tengah. Namun, rencana pemindahan ibu kota gagal karena  kesulitan  mendapatkan  bahan  bangunan  dan desakan  dari  sejumlah  duta  besar  yang  ingin  DKI Jakarta tetap sebagai ibu kota negara. [2].
Saat  ini  pada  masa  pemerintahan  Ir.  H.  Joko Widodo, pemerintah  merasa  bahwa pemindahan ibu kota  harus  segera  direalisasikan.  Tentu  saja,  hal  ini juga  didukung  oleh  alasan  keberlanjutan  bidang- bidang  lain  seperti  bidang  lain  seperti  sosial-politik dan  ekonomi  [3].  Lokasi  baru  IKN  diumumkan melalui  siaran  pers  pada  Senin,  26  Agustus  2019. Lokasinya  terletak  di  sebagian  Kabupaten  Kutai Kartanegara  di  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara, Provinsi  Kalimantan  Timur  [4].  Pembangunan  IKN Nusantara  dilakukan  pada  pertengahan  Maret  2022 dan  kemudian  akan  direlokasi  secara  bertahap  dari tahun  2024  hingga  2045  [5].  Selain  itu,  pemerintah memiliki rencana untuk memindahkan PNS pusat ke ibu kota baru  mulai tahun 2024. Seluruh PNS pusat yang  tinggal  di  wilayah  DKI  Jakarta  dan  sekitarnya dipastikan akan terpengaruh oleh rencana ini. [2].
Pada  tanggal  30  Mei  2023,  Presiden  Joko Widodo mengumumkan  pemenang sayembara desain  logo  Pohon  Hayat  IKN  Nusantara.  Desain tersebut  secara  resmi  terpilih  menjadi  identitas visual resmi dari IKN Nusantara. Periode pemilihan logo dilakukan pada 4  April  – 20 Mei 2023 dengan persentase  suara  sebesar  26,6%.  Menurut  Presiden Joko  Widodo,  Pohon  hayat  ini  merupakan  pohon kehidupan, yang menginspirasi IKN untuk menciptakan  tempat  kehidupan  baru,  menjadi
sumber kehidupan bagi seluruh masyarakat Indonesia.
Dengan  diumumkannya  kebijakan  pemerintah yang  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. Sebagai  salah  satu platform media  sosial  yang populer  di  Indonesia,  Twitter  atau  saat  ini  telah berganti nama sebagai “X” digunakan oleh berbagai kalangan  untuk  mengalirkan  komunikasi  dan  opini menjadi lebih beragam, salah satunya adalah kritikan dan  komentar  mengenai  kebijakan  yang  dijalankan pemerintah.  Penggunanya  dapat  mengekspresikan apa  yang    dipikirkan    dalam    pesan  waktu    nyata. Pengguna  Twitter  bebas  menyampaikan  pendapat atau  ekspresi    mereka    tentang    layanan,    fasilitas atau  isu politik atau hal-hal yang sedang dibahas [6]
Dalam  mengetahui  sentimen  publik  terhadap pemindahan  ibu  kota,  dilakukan  analisis  sentimen yang  bertujuan  untuk  menentukan  opini  yang terkandung  apakah  cenderung  memiliki  sentimen positif, negatif, atau netral [7] . Dalam penelitian ini, dilakukan pendekatan Natural Language Processing (NLP) yang dikenal sebagai proses pengolahan data teks  dimana  mesin  tidak  bisa  memahami  Bahasa natural dari  manusia  maka perlu sebuah proses agar dapat  mesin  dapat  memahami  Bahasa  manusia dengan  proses  yang  disebut Natural  Language Processing [8]. Sebelum dilakukan pengujian algoritma,  dilakukan pre-processing  data untuk mengolah data mejadi siap untuk digunakan.
Pre-processing data merupakan tahapan pengklasifikasian yang diperlukan untuk membersihkan,  menghilangkan,  mengubah  sumber data,  baik  itu  berupa  karakter  non-alfabet  maupun kata-kata  yang  tidak  diperlukan.  Hal  ini  bertujuan agar  data  yang  digunakan  lebih  optimal  ketika digunakan  pada  proses  pengklasifikasiannya  [9]. Dalam  tahap pre-processing  data ,  dilakukan beberapa  tahapan  seperti case  folding,  stopword removal,  word  normalizer,  stemming,  tokenizing, weighting.
Terdapat bermacam metode algoritma pengklasifikasian  yang  dapat  digunakan  pada kategori data teks biasanya diadopsi dari traditional machine learning, seperti seperti Algoritma Decision  Tree , K-Nearest  Neighbors,  Naïve  Bayes Classifier,  Random  Forest, dan Support  Vector Machine (SVM) [10]. Dalam penelitian ini, terdapat tiga  algoritma  yang  dipilih  dalam  pengujian,  yaitu Naïve  Bayes  Classifier  (NBC),  K-Nearest  Neighbor (KNN) dan Random Forest. Pengklasifikasi Bayesian  adalah  Teknik  klasifikasi  statistik  yang digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan  kelas  tertentu,  menghitung  peluang untuk  suatu  hipotesis,  menghitung  peluang  dari suatu  kelas  dari  setiap  kelompok  atribut  yang  ada,
serta  menentukan  kelas  mana  yang  paling  optimal [11].
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  merujuk pada  penelitian  ini.  Hasil  penelitian  analisis sentiment  pemindahan  ibu  kota    dengan  dengan menerapkan Naïve  Bayes  Classifier melalui text mining didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  60,66% [12].  Sedangkan  penelitian  terhadap  pengguna Twitter menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  dengan  jumlah  data tweets sebanyak  2000  data  mendapatkan  hasil  akurasi tertinggi  sebesar  67,2%  [13].  Terdapat  pula penelitian    mengenai  analisis  sentimen  pemindahan ibu  kota  negara  Indonesia  dengan    membandingkan tiga    algoritma,  yaitu Naïve  Bayes,  Random  Forest dan Support Vector Machine (SVM). Dari pengujian ini,  algoritma Naïve  Bayes memiliki  skor  akurasi 58.52% dan algoritma Random Forest mendapatkan skor  sebesar  71.37%  [14].  Penelitian  lainnya  juga meneliti  tentang  pembahasan  opini  publik  Twitter menggunakan  metode Naïve  Bayes dan  KNN. Dengan  metode Naïve  Bayes ,  didapati  nilai  akurasi sebesar  63.10%  yang  berarti  metode Naïve  Bayes lebih akurat dibanding metode KNN [15].
Melalui  pelaksanaan  penelitian  ini,  diharapkan dapat  mengungkap  pemahaman  tentang  respons masyarakat  terhadap  pemindahan  Ibu  Kota  Negara Indonesia, apakah cenderung bersifat positif, negatif, atau netral. Selain itu, tujuan dari penelitian ini juga untuk  mengidentifikasi  kata-kata  yang  sering muncul  dalam  setiap  sentimen  positif,  negatif,  dan netral.  Dengan  perbandingan  ini,  diharapkan  pula dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  antara kedua  metode  algoritma,  yaitu Naïve  Bayes Classifier , K-Nearest Neighbor, dan Random Forest yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi dalam menilai sentimen topik pembicaraan, terutama terkait  topik  pemindahan  atau  relokasi  ibu  kota negara ke IKN.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  menjalankan  penelitian  ini,  dilakukan tahapan-tahapan yang dijalankan meliputi pengumpulan  data  atau crawling  data dari platform media  sosial  Twitter  (X),  dilanjutkan  dengan cleaning  data, tahap  ketiga  dilakukan  tahap pre- processing  data yang  meliputi case  folding, stopword  removal,  word  normalizer,  stemming, dan tokenizing . Kemudian dilakukan pelabelan data latih yang dilanjutkan dengan pembobotan kata ( weightin g)  menggunakan  metode  TF-IDF (Term Frequency-Iverse  Document  Frequency) .  Data  yang telah  diproses  tersebut,  akan  dilakukan  pelabelan dan  proses  klasifikasi  menggunakan  Algoritma Naïve Bayes , KNN, dan Random Forest . Setelah berhasil menerapkan algoritma tersebut, kemudian dilakukan tahapan validasi untuk memastikan  bahwa  Algoritma Naïve  Bayes ,  KNN, dan Random  Forest memiliki  akurasi  serta  presisi
yang baik. Validasi model menggunakan metode K- Fold Cross Validation .
Gambar 1. Flowchart Metode Penelitian.

## 2.1. Identifikasi Masalah
Penelitian dilakukan
didasarkan oleh permasalahan  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya yaitu:
1. Untuk  mengetahui  sentimen  publik  terhadap pemindahan  Ibu  Kota  Negara  Indonesia.
Analisis sentimen akan menghasilkan persentase seberapa besar tanggapan
Masyarakat yang positif, negatif, atau netral.
2. Untuk  mengidentifikasi  antara  ketiga  metode algoritma  yang  lebih  unggul  dan  akurat  dalam menilai  sentimen  sebuah  topik  pembicaraan, khususnya  pada  topik  pemindahan  ibu  kota negara.
3. Mengetahui kata-kata yang sering muncul pada setiap sentiment positif, negatif, dan netral.
2.2. Crawling atau pengumpulan data
Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  awal untuk  dilakukan  analisis  sentimen  pada  sebuah topik.  Dalam  mengumpulkan  data  Twitter  (X), digunakan tools dari Google Colab serta twitter API untuk  memperoleh  token  yang  dapat  digunakan untuk  menarik  data tweet .  Setelah  berhasil melakukan  penarikan,  maka  data  akan  disimpan  ke dalam format csv.

## 2.3. Cleaning Data
Data  mentah  yang  telah  didapat  melalui crawling masih  terdapat  banyak  sekali  kotoran seperti  data  duplikat, mention,  hashtag,  emoji , alamat website URL,  hingga  simbol-simbol  yang tidak  relevan  untuk  digunakan  pada  penelitian  ini. Oleh  karena  itu, cleaning  data dilakukan  untuk memastikan  bahwa  data  sudah  benar-benar  bersih dan dapat dibaca dengan baik untuk dapat dilakukan proses lebih lanjut.

## 2.4. Pre-Processing Data
Tahapan pre-processing dilakukan untuk mengolah  data  menjadi  bahasa  yang  lebih  standar, umum,  dan  dasar.  Berikut  gambaran  tahapan pre- processing data:
Gambar 2. Flowchart pre-processing data
1. Case  Folding :  Setelah  data  melewati  tahap sebelumnya,  maka  dilanjutkan  dengan case folding yang  dilakukan  untuk  menyeragamkan karakter  pada  data.  Penyeragaman  kata  pada peneilitian  ini  dilakukan  dengan  mengubah seluruh huruf menjadi huruf kecil.
2. Word  Normalizer :  Untuk  memperbaiki  kata- kata  dalam    ulasan    sehingga    menghasilkan kalimat  yang  baik  dan  benar  sesuai  dengan aturan  tata  bahasa  Indonesia.  Contoh word normalizer dilakukan seperti pada kata “mksh” diubah menjadi “terima kasih”.
3. Stemming :  Proses  penguraian  suatu  kata menjadi  kata  dasarnya  tanpa  imbuhan  di  awal maupun di akhir kata.
4. Stopword  Removal :  Kata-kata  yang  tidak memiliki makna arti yang jelas seperti imbuhan akan  dihilangkan  dari  data  yang  digunakan pada penelitian.
5. Tokenizing :  berfungsi  untuk  membagi  teks input menjadi array token .
6. Weighting : Merupakan proses pemberian bobot pada  setiap  kata  yang  ada  dalam  sebuah  data [24].  Pembobotan  kata  menggunakan  metode TF-IDF (Term Frequency - Inversed Document Frequency) .

## 2.5. Pelabelan Data
Setelah berhasil melakukan serangkaian proses pre-processing, dilakukan  pelabelan  data  secara manual.  Data  latih  yang  telah  dilakukan  pelabelan akan  dilatih  ke  dalam  Algoritma Naïve  Bayes
Classifier maupun  Algoritma Decision  Tree untuk membuat  model  yang  nantinya  akan  menentukan label sentimen pada data uji. Adapun pelabelan data memiliki  tiga  klasifikasi,  yaitu  positif,  negatif,  atau netral.

## 2.6. Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Classifier adalah metode klasifikasi  hipotesis  Bayes  ( Bayes  Statistics )  dan menerapkan  Teknik  statistic  serta  probabilitas  yang dikembangkan  oleh  seseorang  yang  bernama Thomas  Bayes  untuk  menentukan  arah  posisi  suatu objek relatif terhadap posisinya di masa lalu [16]. Ini merupakan  metode  yang  dapat  dipilih  untuk mengklasifikasikan  sebuah  teks  untuk  diterapkan dalam  analisis  sentimen.  Berikut  merupakan  rumus pada naïve bayes classifier dengan persamaan [17]:
𝑃(𝐶 | 𝑋) = 𝑃(𝑋 | 𝐶) 𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥) (1)
2.7. K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  algoritma yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  suatu  objek,  berdasarkan  k-buah  data  latih yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut. Syarat  nilai  k  adalah  tidak  boleh  lebih  besar  dari jumlah  data.  Perhitungan  jarak  pada  KNN  dapat menggunakan persamaan [18]:
𝑑 𝑖 = √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
2.8. Random Forest
Random Forest
merupakan metode pengklasifikasian  yang  terdiri  dari  beberapa  pohon keputusan yang dibangun menggunakan vektor acak. Algoritma random  forest memiliki  proses training yang lebih cepat dibanding decision tree [19].
𝑓𝑖 𝑗 = ∑ 𝑗:𝑛𝑜𝑑𝑒 𝑗 𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡𝑠 𝑜𝑛 𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒 𝑖 𝑛𝑖𝑗 ∑ 𝑘∈𝑎𝑙𝑙 𝑛𝑜𝑑𝑒𝑠 𝑛𝑖𝑘 (3)

## 2.9. Validasi
Untuk  dapat  memastikan  kinerja  dari  model Algoritma Naïve  Bayes  Classifier dan K-Nearest Neighbor bekerja secara optimal, diperlukan metode validasi  yang  baik  dalam  menilai  seberapa  akurat model  tersebut.  Salah  satu  metode  yang  digunakan adalah metode K-Fold Cross Validation. Metode ini digunakan  untuk  melakukan  prediksi  model  dan memperkirakan  keakuratan  sebuah  model  prediktif, metode  ini  memecah  data  menjadi  ‘K’  bagian  set data  dengan  ukuran  yang  sama.  Pelatihan  dan pengujian  dilakukan  sebanyak  ‘K’  kali  [20]. Contohnya  seperti  validasi  silang  sebanyak  3  kali. Pada iterasi pertama,  model dilatih pada dua bagian yang kemudian diuji pada bagian ketiga.
Joshua Muliawan, et al, Sentiment Analysis of Indonesia's Capital … 1231

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  melakukan  pengumpulan  data tweets setiap  bulannya  dalam  kurun  waktu  empat bulan  sejak  Bulan  Juni  hingga  September  2023. Adapun  tanggal  pengambilan  data  pada  setiap bulannya  dilakukan  secara  acak  sehingga  didapati data  yang  terkumpul  sebanyak  2699  data tweets. Kata kunci yang dipakai untuk penarikan data adalah “IKN”  atau  “IKN  Nusantara”.  Untuk  dapat mengetahui  bahwa  yang  beropini  adalah  orang Indonesia,  maka  dilakukan filter penarikan  data tweets yang diatur hanya yang berbahasa Indonesia.

## 3.1. Data Mentah
Untuk  mendapatkan  data  mentah,  dilakukan Teknik crawling menggunakan  tools  dari  Google Colab  dengan  bahasa  pemograman  Python  dan library pandas  sebagai  dasar  perintah  untuk penarikan  datanya.  Data  awal  memiliki  banyak sekali  tulisan  yang  tidak  diperlukan  seperti  data duplikat, @mention , hashtag,  emoji ,  simbol-simbol, dan URL seperti pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Mentah Nomor Teks 1 Sat Jul 29 11:39:32 +0000 2023;1685253722816086016;"Inilah Penampakan Lahan  Bandara  Naratetama  di  IKN  Nusantara https://t.co/QG6YEs5wBt";0;0;0;0;in;46693036;168 5253722816086016;inilahdotcom;https://twitter.com /inilahdotcom/status/1685253722816086016 2 Tue Aug 15 23:41:41 +0000 2023;1691596049906065526;"Dukung pembangunan IKN Nusantara ðŸ‡²ðŸ‡¨";0;0;0;0;in;1456189923401224193;16915 96049906065526;ZoyaKakak;https://twitter.com/Zo yaKakak/status/1691596049906065526 3 Fri Sep 08 01:38:19 +0000 2023;1699960324659806512;"@jokowi  sebegitunya acara  buat  nanyari  investor  ikn  buang2  duit aja.";0;0;0;0;in;1653666248616714247;1699070733
069197770;labirin37066896;https://twitter.com/labiri n37066896/status/1699960324659806512 4 Fri Sep 08 01:33:23 +0000 2023;1699959082646745103;"@AliBej0 IKN Nusantara  menjadi  simbol  kemajuan  peradaban bangsa Indonesia";0;0;0;0;in;2907040202;16999218253069
27530;Anggita_lung;https://twitter.com/Anggita_lun
g/status/1699959082646745103 5 Sat Jul 29 22:19:28 +0000 2023;1685414765936717825;"Perkantoran  di  IKN Nusantara terapkan konsep Green Building https://t.co/GRtgyeiOAK";0;0;0;0;in;2943494432;16
85414765936717825;Rheny_Prihaty29;https://twitter .com/Rheny_Prihaty29/status/168541476593671782 5
3.2. Cleaning Data
Data  mentah  yang  telah  diperoleh  melalui proses crawling masih  mengandung  banyak  elemen yang  perlu  dibersihkan,  seperti  data  duplikat,
@mention , hashtag, emoji , URL, dan simbol-simbol yang  tidak  relevan  untuk  keperluan  penelitian  ini. Oleh sebab itu dilakukan cleaning data menggunakan tools rapidminer. Dari total 2699 data tweets yang  berhasil  di cleaning, tersisa  sebanyak 2182  data  yang  dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya. Hasil  dari  data  yang  telah  melalui  proses cleaning tertera pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Cleaning Data
Nomor Teks
1 Inilah  Penampakan  Lahan  Bandara  Naratetama  di IKN Nusantara 2 Dukung pembangunan IKN Nusantara 3 sebegitunya acara buat nanyari investor ikn buang2 duit aja 4 IKN Nusantara menjadi simbol kemajuan
peradaban bangsa
5 Perkantoran  di  IKN  Nusantara  terapkan  konsep Green Building
3.3. Pre-Processing Data
Setelah  melakukan cleaning  data dilakukan tahap pre-processing  data .  Tahap  ini  dilakukan untuk  mengolah  data tweets menjadi  bahasa  yang lebih standar, umum, dasar, dan bebas dari kata-kata yang  tidak  memiliki  arti  yang  jelas.  Dilakukan beberapa tahapan dalam menjalankan pre- processing  data ,  yakni
Case  Folding,  Word Normalizer, Stemming, Stopword Removal,
Tokenizing, dan Weighting. Berikut contoh beberapa kalimat tweets yang  telah  mengalami  tahapan word normalizer dan stemming pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Word Normalizer dan Stemming
Nomor Word Normalizer Stemming 1 inilah penampakan lahan bandara naratetama di ikn nusantara ini  tampak  lahan  bandara naratetama di ikn nusantara 2 dukung  pembangunan ikn nusantara dukung bangun ikn nusantara 3 sebegitunya  acara  buat cari investor ikn buang- buang duit saja sebegitunya  acara  buat cari  investor  ikn  buang duit saja 4 ikn  nusantara  menjadi simbol kemajuan peradaban bangsa ikn  nusantara  jadi  simbol maju adab bangsa 5 perkantoran di ikn nusantara terapkan konsep green building kantor  di  ikn  nusantara terap konsep green building

## 3.4. Pelabelan Data
Dataset  yang  telah  dilakukan pre-processing belum  memiliki  label  klasifikasi,  oleh  sebab  itu dilakukan  pelabelan  secara  manual.  Dataset  dibagi ke  dalam  persentase  70%  data  latih  dan  30%  data uji.  Data  latih  merupakan  data  yang  dilakukan pelabelan  secara  manual,  sedangkan  data  uji merupakan data yang dilakukan pengujian menggunakan  Algoritma  klasifikasi naïve  bayes maupun k-nearest  neighbor .  Terdapat  1556  data tweets data  latih  dan  626  data tweets data  uji  yang

## 1232
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1227-1236
labelnya  akan  diprediksi  oleh  algoritma.  Total keseluruhan dari data sebanyak 2182 data.
Dalam  proses  pelabelan,  dilakukan  tiga klasifikasi  apakah  komentar tweets memiliki  makna positif  yang  berarti  setuju  atau  mendukung  penuh pemindahan  ibu  kota.  Netral  yang  berarti  komentar tidak menyatakan dukungan atau ambigu akan topik pemindahan ibu kota. Negatif yang berarti menolak, menyindir,  menghina,  ataupun  tidak  setuju  akan pemindahan  ibu  kota  Hasil  pelabelan  tertera  pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4. Pelabelan Data Nomor Data Tweets Sentimen 1 tampak  lahan  bandara  naratetama  ikn nusantara netral 2 dukung bangun ikn nusantara positif 3 begitunya  acara buat cari  investor  ikn buang duit negatif 4 ikn  nusantara  jadi  simbol  kemajuan peradaban bangsa positif 5 kantor  ikn  nusantara  terap  konsep green building netral Persentase hasil
pelabelan sentimen digambarkan pada grafik gambar 3 berikut:

## Gambar 3. Grafik Persentase Sentimen
Dari  proses  pelabelan  data tweets yang  telah dilakukan,  sebanyak  804 tweets dikategorikan sebagai sentimen positif sebesar 36.80%, 546 tweets dikategorikan  sebagai  sentimen  netral  sebesar  25%, dan  832 tweets dikategorikan  sebagai  sentimen negatif  sebesar  38.10%  dari  total  keseluruhan  data penelitian.

## 3.5. Validasi Naïve Bayes Classifier
Untuk  dapat  memastikan  keakuratan  dari model  Algoritma Naïve  Bayes ,  dilakukan  tahap validasi.  Hasil  dari  validasi  akan  memperngaruhi seberapa  akurat  model  algoritma  yang  diterapkan pada  pengklasifikasian.  Metode  yang  digunakan adalah  degnan K-Fold  Cross  Validation. Dilakukan pengulangan  sebanyak  K-2  hingga  K-10  kali.  Hasil iterasi ditampilkan pada Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Hasil Akurasi Naïve Bayes Classifier K-Fold Accuracy K-2 61.18% K-3 62.14% K-4 63.70% K-5 63.80% K-6 65.26% K-7 64.39% K-8 64.53% K-9 65.17% K-10 64.62%
Dengan  dijalankannya  validasi  pada  algoritma Naïve  Bayes ,  didapati  hasil  tertinggi  pada  split  K-6 dengan nilai keakuratan mencapai 65.26%.
3.6. Validasi K-Nearest Neighbor (KNN)
Pada  penggunaan  Algoritma  KNN,  diterapkan nilai k=50. Selanjutnya, model algoritma KNN juga dilakukan  validasi  dengan K-Fold  Cross  Validation untuk  memastikan  keakuratan  dari  model  ini. Dilakukan  pula  pengulangan  sebanyak  K-2  hingga K-10  kali.  Hasil  iterasi  ditampilkan  pada  Tabel  6 berikut:
Tabel 6. Hasil Akurasi K-Nearest Neighbor K-Fold Accuracy (50-NN) K-2 58.16% K-3 58.25% K-4 57.79% K-5 57.75% K-6 57.34% K-7 56.69% K-8 57.52% K-9 57.84% K-10 57.93%
Dengan pelaksanaan validasi pada algoritma K- Nearest  Neighbor ,  tercatat  bahwa  hasil  paling optimal  ditemukan  pada  split  K-3  dengan  tingkat akurasi sebesar 58.25%.
3.7. Validasi Random Forest Model algoritma Random Forest juga dilakukan  validasi  dengan K-Fold  Cross  Validation untuk  memastikan  keakuratan  dari  model  ini. Dilakukan  pula  pengulangan  sebanyak  K-2  hingga K-10  kali.  Hasil  iterasi  ditampilkan  pada  Tabel  7 berikut:
Tabel 7. Hasil Akurasi Random Forest K-Fold Accuracy K-2 44.55% K-3 42.99% K-4 45.05% K-5 43.82% K-6 42.48% K-7 41.84% K-8 42.71% K-9 41.52% K-10 42.71%
Melalui  pelaksanaan  validasi  pada  Algoritma Random  Forest ,  ditemukan  bahwa  hasil  terbaik terjadi  saat  split  K-4  dengan  nilai  keakuratan  hanya sebesar  45.05%.    Sebelum  dilakukan  validasi,  pada penggunaan  Algoritma Random  Forest digunakan
36, 80% 25% 38, 10% P O S I T I F N E T R A L N E G A T I F S E N T I M E N
konsep prepruning yaitu  teknik  yang  digunakan untuk  menyetop  pertumbuhan  pohon  keputusan sebelum mencapai kedalaman maksimum yang telah ditentukan.  Prinsip prepruning untuk  mencegah pohon  menjadi  terlalu  kompleks  atau overfitting pada data pelatihan.

## 3.8. Perbandingan Akurasi
Pada  pelaksanaan  uji  coba  penggunaan  ketiga metode Algoritma tersebut, didapati hasil keakuratan terbesar  dicapai  oleh  Algoritma Naïve  Bayes Classifier dengan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar 65.26%,  sedangkan  Algoritma  KNN  sebesar 58.25%,  dan  Algoritma Random  Forest hanya sebesar  45.05%.  Dengan  hasil  penelitian  ini,  dapat dilihat  bahwa  penggunaan  Algoritma Naïve  Bayes Classifier lebih  baik  dibanding  kedua  algoritma lainnya yang dapat dilihat pada grafik gambar 4:
Gambar 4. Perbandingan Akurasi Algoritma

## 3.9. Visualisasi Data
Pada  setiap  sentimen  positif,  negatif,  dan netral,  dilakukan  visualisasi  kata-kata  kunci  melalui media word  cloud untuk  mengetahui  kata-kata  apa saja  yang  sering  muncul  pada  setiap  sentimen tersebut  sehingga  didapat  kesimpulan  kata  kunci yang  sering  dibahas  oleh  Masyarakat  terkait  topik pemindahan  ibu  kota  negara.  Hasil  visualisasi  ini dibagi  menjadi  tiga  bagian  yaitu  visualisasi  data positif,  visualisasi  data  negatif,  dan  visualisasi  data netral.  Setiap  visualisasi  menggambarkan  35  kata yang  paling  sering  muncul  dalam  masing-masing sentiment pada sentiment positif, negatif, dan netral.
Berdasarkan  visualisasi  sentimen  positif  pada gambar  5,  frekuensi  kata-kata  yang  sering  muncul pada  sentimen  positif  diantaranya  adalah  “ikn” sebanyak  745  kali,  “pembangunan”  sebanyak  153 kali,  dan  “dukung”  sebanyak  54  kali.  Penggunaan kata  “dukung”,  “pembangunan”,  “pindah”  merujuk pada harapan masyarakat agar program pemindahan ibu kota negara ke IKN dapat dilanjutkan.
Gambar 5. Word Cloud Sentimen Positif
Pada  visualisasi  sentimen  netral,  frekuensi kata-kata  yang  sering  muncul  pada  diantaranya “nusantara” sebanyak 72 kali, “negara” sebanyak 38 kali,  dan  “investasi”  sebanyak  32  kali.  Penggunaan kata-kata  tersebut  menunjukkan  ambiguitas  dan ketidakberpihakan pada keberlanjutan atau penolakan  terhadap  program  pemindahan  ibu  kota negara ke IKN yang sedang dijalankan pemerintah.
Gambar 6. Word Cloud Sentimen Netral
Berdasarkan  visualisasi  sentimen  negatif  pada gambar  7,  frekuensi  kata-kata  yang  sering  muncul pada  diantaranya  “asing”  dan  “china”  sebanyak  73 kali, “jual” sebanyak 29 kali, dan “duit” sebanyak 27 kali.  Penggunaan  kata-kata  tersebut  menunjukkan penolakan,  sindiran,  ataupun  ketidakpercayaan masyarakat  terhadap  program  pemindahan  ibu  kota negara ke IKN yang sedang dijalankan pemerintah.
65,26% 58,25% 45,05% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% Naïve Bayes KNN Random Forest AKURASI
1234 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1227-1236

## 4. DISKUSI
Penelitian terdahulu telah menghasilkan banyak  sumber  hasil  yang  menjadi  dasar  untuk penelitian  ini.  Untuk  menjalankan  penelitian  ini, sangat penting  untuk  memiliki data-data pendukung dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Data  pendukung  tersebut  dapat  dijadikan  referensi atau  pertimbangan  untuk  mengeksplor  lebih  jauh mengenai  topik  pemindahan  Ibu  Kota  Negara Indonesia  yang  berdasarkan  analisis  media  sosial Twitter  (X)  melalui  pendekatan Natural  Language
Processing
dengan menggunakan pengujian algoritma Naïve  Bayes  Classifier,  K-Nearest Neighbor, dan Random Forest. Hasil  penelitian  terdahulu  yang  berjudul analisis  sentimen  terhadap  pemindahan  ibu  kota negara  dengan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier , didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  63,09%  sedangkan KNN  sebesar  69,25%  dengan  polaritas  sentimen positif  yang  didapat  sebesar  28%  dengan  649 komentar.  Sementara  sentimen  negatif  yang  didapat sebesar  30%  dengan  730  komentar,  sedangkan sentimen netral sebesar 42% dengan 1025 komentar [21].
Pada penelitian lainnya yang berjudul sentimen analisis  terkait  pemindahan  ibu  kota  negara menggunakan  metode  random  forest  berdasarkan tweet  warga  negara  Indonesia,  didapati  sentimen positif  sebesar  55%,  sentimen  netral  sebesar  32% dan  sentimen  netral  sebesar  14%.  Pada  penelitian tersebut  juga  didapati  hasil  pengujian  keakuratan dari metode random forest mencapai 76% [22].
Selanjutnya,  pada  penelitian  yang  dilakukan lainnya, didapati hasil sentimen masyarakat terhadap pemindahan  Ibu  Kota  Negara  Indonesia  dengan sentimen  positif  sebanyak  404  data  sebesar  32.6% dan  sentimen  negatif  sebanyak  832  data  sebesar 67.3% dari total keseluruhan data tweets [23].
Selain  itu,  terdapat  pula  penelitian  yang menyatakan  bahwa  sentimen  positif  Masyarakat terhadap pemindahan ibu kota negara adalah sebesar 72.5%  sebanyak  396  data  sedangkan  pada  sentimen negatif hanya sebesar 27.4% dengan 150 data [24].
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  di  atas, menunjukkan bahwa besaran nilai sentimen masyarakat  terhadap  topik  pemindahan  ibu  kota negara  memiliki  hasil  yang  beragam.  Terdapat beberapa  penelitian  yang  menemukan  bahwa sentimen  negatif  memiliki  nilai  yang  lebih  besar dibanding  sentiment  positif  maupun  sebaliknya. Nilai  yang  beragam  ini  dapat  terjadi  disebabkan beberapa  faktor,  diantaranya  perbedaan  metode algoritma  dan tools penelitian  yang  digunakan, kualitas  data  yang  diambil,  hingga  periode  waktu penelitian yang dijalankan.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  pada  awalnya  mengumpulkan sebanyak  2699  tweets  sebagai  dataset  awal.  setelah
dilakukan tahap cleaning, didapati bahwa data  yang bersih  dan  siap  untuk  dijalankan  analisis  sentimen menjadi  sebanyak  2182  jumlah  data.  Hasil  analisis sentimen yang diperoleh terhadap topik pemindahan ibu kota negara dengan sentimen positif  masyarakat sebesar  36.8%  yang  berjumlah  804  data,  sentimen netral  sebesar  25%  yang  berjumlah  546  data,  dan sentiment  negatif  dengan  nilai  38.1%  yang berjumlah  832  data.  Kemudian  dilakukan  pengujian akurasi  terhadap  metode  Algoritma Naïve  Bayes Classifier yang  didapati  nilai  keakuratan  sebesar 65.26%,  Algoritma K-Nearest  Neighbor sebesar 58.25%,  serta  Algoritma Random  Forest yang sebesar  45.05%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa metode  algoritma Naïve  Bayes  Classifier memiliki akurasi  yang  lebih  baik  daripada  algoritma  lainnya dalam  memprediksi  klasifikasi  data  pada  analisis sentimen.  Adapun  frekuensi  kata-kata  kunci  yang sering  muncul  dalam  sentimen  positif  adalah “dukung”  dan  “pindah”,  pada  sentimen  netral terdapat  “Nusantara”  dan  “investasi”,  sedangkan kata  “asing”  dan  “china”  merupakan  kata  yang sering  muncul  pada  sentimen  negatif.  Hal  ini mengindikasikan bahwa kata-kata tersebut merupakan  ekspresi  yang  umum  digunakan  oleh pengguna  Twitter  dalam  beropini  dalam  konteks sentimen yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Mayer,  F.  Sager,  D.  Kaufmann,  and  M. Warland, The  Political  Economy  of  Capital Cities , 1st ed. New York : Routledge, 2018: Routledge, 2017. doi: 10.4324/9781315545837.
[2] J. Ningrum, I. Nafiah, F. Maurist Sitorus, F. Pratita  Rari,  and  I.  Siti  Maryamah, “DAMPAK  PEMINDAHAN  IBU  KOTA NEGARA TERHADAP PENDUDUK DAN KETENAGAKERJAAN DI PROVINSI
JAWA  BARAT  (THE  IMPACT  OF CAPITAL CITY DISPLACEMENT
TOWARDS  POPULATION  AND  LABOR IN  WEST  JAVA  PROVINCE),” Jurnal Kependudukan  Indonesia  | ,  vol.  15,  no. Desember, pp. 133–144, 2020.
[3] F.  Farida,  “Indonesia’s  capital  city relocation:  A  perspective  of  regional planning,” Jurnal  Perspektif  Pembiayaan dan Pembangunan Daerah , vol. 9, no. 3, pp. 221–234, Aug. 2021, doi: 10.22437/ppd.v9i3.12013.
[4] A. Kodir, N. Hadi, I. K. Astina, D. Taryana, N.  Ratnawati,  and  Idris,  “The  dynamics  of community  response  to  the  development  of the  New  Capital  (IKN)  of  Indonesia,”  in Development, Social Change and Environmental  Sustainability ,  Routledge, 2021, pp. 57–61. doi: 10.1201/9781003178163-13.
Joshua Muliawan, et al, Sentiment Analysis of Indonesia's Capital … 1235
[5] D.  Nugroho,  “The  Indonesian  Journal  of
Politics and Policy Bentuk Ibu Kota Negara Nusantara Dalam Negara Kesatuan Republik Indonesia,” IJPP (The Indonesian Journal of Politics  And  Policy) vol.  4,  no.  1,  2022, [Online].
Available:
https://journal.unsika.ac.id/index.php/IJPP
[6] A.  P.  Giovani,  A.  Ardiansyah,  T.  Haryanti,
L.  Kurniawati,  and  W.  Gata,  “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA  KLASIFIKASI,” Jurnal Teknoinfo ,  vol.  14,  no.  2,  p.  115,  Jul.  2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.679.
[7] R.  Y.  Yanis,  “Analisis  Sentimen  terhadap Debat  Pemilihan  Gubernur  Jakarta  Tahun 2017,” AITI ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  128–134, Oct. 2018, doi: 10.24246/aiti.v15i2.128-134.
[8] N.  Munasatya  and  S.  Novianto,  “Natural Language Processing untuk Analisis
Sentimen  Presiden  Jokowi  Menggunakan Multi-Layer  Perceptron  Natural  Language
Processing  for  President  Jokowi  Sentiment
Analysis  using  Multi-Layer  Perceptron.”
Techno.COM, Vol.19, No.3, Agustus 2020:237-244 [Online]. Available: https://t.co/dV56DeVJSA
[9] F.  A.  Muttaqin  and  A.  Mukaharil  Bachtiar,
“Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan  Informatika (KOMPUTA) IMPLEMENTASI TEKS MINING PADA APLIKASI PENGAWASAN PENGGUNAAN INTERNET ANAK ‘DODO KIDS BROWSER’”,  2016.  [Online].  Available: http://www.bing.com/ [10] J.  Resti  and  F.  Selva  Jumeilah,  “Terbit online pada laman web jurnal : http://jurnal.iaii.or.id Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian  Penelitian,”  2017.  [Online]. Available: http://jurnal.iaii.or.id
[11] A.  Ashari  Muin,  “Metode  Naive  Bayes Untuk  Prediksi  Kelulusan  (Studi  Kasus: Data  Mahasiswa  Baru  Perguruan  Tinggi),”
Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer ,  vol.  2,  no.  1, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.fikom-unasman.ac.id [12] A.  Kurniawan  and  S.  Waluyo,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Analisis Sentimen Pemindahan Ibukota Pada Twitter,” Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Informasi (SENAFTI), pp. 35-41 , 2022.
[13] A.  Deviyanto  and  M.  D.  R.  Wahyudi,
“PENERAPAN  ANALISIS  SENTIMEN PADA PENGGUNA TWITTER MENGGUNAKAN METODE K- NEAREST  NEIGHBOR,” JISKA  (Jurnal
Informatika  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  3,  no.  1, p. 1, Dec. 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.31-01.
[14] A.  Rahman  Hakim,  W.  Gata,  A.  Zevana Putri  Widodo,  O.  Kurniawan,  and  A.  Rama Syarif,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma
Machine  Learning  Terhadap  Sentimen
Analis  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara,”
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) ,  vol.  7,  no.  2,  2023,  doi:
10.35870/jti.
[15] M.  Syarifuddinn,  “ANALISIS  SENTIMEN OPINI  PUBLIK  MENGENAI  COVID-19 PADA TWITTER
MENGGUNAKAN
METODE  NAÏVE  BAYES  DAN  KNN,” INTI  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  23– 28, Aug. 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1347.
[16] N. Hayatin, G. I. Marthasari, and L. Nuraini, “Optimization  of  Sentiment  Analysis  for Indonesian Presidential Election using Naïve Bayes  and  Particle  Swarm  Optimization,” Jurnal Online Informatika , vol. 5, no. 1, pp. 81–88, 2020, doi: 10.15575/join.v5i1.558.
[17] M.  Al  Khadafi,  Kurnia  Paranitha  Kartika, and Filda Febrinita, “PENERAPAN METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER DAN LEXICON BASED UNTUK ANALISIS SENTIMEN CYBERBULLYING  PADA  BPJS,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6,  no.  2,  pp.  725–733,  Oct.  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i2.5633.
[18] 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,” Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS , vol. 4, no. 1,
Mei 2022.
[19] G.  A.  Sandag,  “Prediksi  Rating  Aplikasi App Store Menggunakan Algoritma Random Forest,” CogITo Smart Journal , vol. 6, no. 2, pp. 167–178, Dec. 2020, doi:
10.31154/cogito.v6i2.270.167-178.
[20] H.  Azis,  P.  Purnawansyah,  F.  Fattah,  and  I. P.  Putri,  “Performa  Klasifikasi  K-NN  dan Cross Validation Pada Data Pasien Pengidap Penyakit  Jantung,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah , vol.  12,  no.  2,  pp.  81–86,  Aug.  2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
[21] D.  Pramana,  M.  Afdal,  and  I.  Permana, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Pemindahan Ibu  Kota  Negara  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest Neightbors,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma, vol.  7,  no.  3,  pp.  1306–1314,
1236 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1227-1236
2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6523.
[22] T.  Cahya  Herdiyani  and  A.  U.  Zailani, “Sentiment  Analysis  Terkait  Pemindahan
Ibu  Kota  Indonesia  Menggunakan  Metode Random  Forest  Berdasarkan  Tweet  Warga
Negara Indonesia Sentiment Analysis Related  to  Transportation  of  Indonesian Capital  City  Using  Random  Forest  Method Based  On  Tweet  Of  Indonesian  Citizens,”
Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi ,  Vol.  3, No. 2, Sept. 2022:154-165.
[23] P.  Arsi  and  R.  Waluyo,  “ANALISIS SENTIMEN  WACANA  PEMINDAHAN IBU KOTA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA
SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM),” vol.  8,  no.  1,  pp.  147–156,  Feb.  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202183944.
[24] J. Teknika, R. K. Septiani, S. Anggraeni, and S.  D. Saraswati, “Teknika  16 (02): 245-254
Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Ibu  Kota Nusantara (IKN) pada Media Sosial Menggunakan Naive Bayes,” IJCCS , vol. x, No.x, pp. 1–5, Sept. 2022.