KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 2235-2243 DOI 10.30865/klik.v4i4.1587 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Terhadap KPU 2024 Berdasarkan Tweet Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Dion Parisda Ray, Firman Noor Hasan, Ahmad Rizal Dzikrillah *
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 dion7472@gmail.com, 2 firman.noorhasan@uhamka.ac.id, 3,* ahmadrizaldzikrillah@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ahmadrizaldzikrillah@gmail.com
Abstrak− Perkembangan teknologi saat ini sangat pesat membuat penyebaran informasi semakin cepat, penyebaran informasi sangat mudah didapat di media sosial seperti Twitter. Media sosial Twitter sendiri menyediakan fitur bagi penggunanya untuk dapat mengirim dan membaca informasi baik berupa teks maupun video. Masyarakat cemas bahwa pemilu 2024 dapat menciptakan ketegangan dan disintegrasi  jika  hasilnya  tidak  sesuai  dengan  pilihan  suara  mereka.  Pemilu  merupakan  momen  yang  sangat  penting  bagi  bangsa Indonesia dalam memilih pemimpin, dalam hal ini “KPU 2024” sebagai penyelenggara diharapkan mampu menyelenggarakan pemilu agar berjalan dengan baik. Data Twitter yang dikumpulkan dengan kata kunci “KPU 2024” diperoleh total 3057 dataset, dilanjutkan dengan  proses  pembersihan  yang  menghasilkan  715  dataset.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  berapa  jumlah komentar tweet positif dan negatif serta untuk menunjukkan keakuratan penerapan metode Naïve Bayes. Hasil akurasi yang diberikan oleh algoritma Naïve Bayes sebesar 67,13% dengan presisi sebesar 66,04% dan recall sebesar 100,00%. Penelitian ini dilakukan untuk melihat sentimen masyarakat terhadap “KPU 2024” nanti. Hasil evaluasi pada matriks konfusi diperoleh true positif sebesar 457 dan true negative sebesar 235.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; KPU 2024; Twitter; Rapidminer; Naïve Bayes
Abstract- The development of technology is currently very rapid making the dissemination of information faster, the dissemination of information is very easy to get on social media such as Twitter. Twitter social media itself provides features for its users  to be able to send and read information in the form of text or video. Elections are a very important moment for the Indonesian people in choosing leaders, in this case the "2024 KPU" as the organizer is expected to be able to run the elections so that they run well. Twitter data collected with the keyword "KPU 2024" obtained a total of 3057 datasets, followed by a cleansing process which produced 715 datasets. The  aim  of  this  research  is  to  find  out  how  many  positive  and  negative  tweets  comments  and  to  indicate  the  accuracy  of  the implementation of the Naïve Bayes method. The accuracy results given by the Naïve Bayes algorithm are 67.13% with a precision of 66.04% and a recall of 100.00%. This research was conducted to see public sentiment towards the "2024 KPU" later. Evaluation results in the confusion matrix obtained true positives of 457 and true negatives of 235.
Keywords : Setiment Analysis; KPU 2024; Twitter; Rapidminer; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Twitter adalah  salah  satu  media  sosial  penghubung  yang  digemari  oleh  semua  warga  di  global.  Hal  ini  terlihat  asal meningkatnya total pemakai twitter yang tercatat pada seluruh global, termasuk Indonesia. Waktu ini twitter mempunyai total pemakai aktif sebesar 313 juta per bulan. di tahun 2016 pemakai twitter akan memberikan berita atau ulasan terkini tentang perihal yang sedang sebagai topik utama di global. Hal-hal yang ketika ini menjadi topik utama dan poly serta tak jarang ulasan oleh pemakai  akan menyebabkan  suatu  permasalahan atau trending  topik di media sosial khususnya twitter . [1]. Warga semakin cakap menggunakan media sosial dengan banyak sekali cara, mulai berasal mengakses isu, komunikasi, belajar, berbelanja serta lain sebagainya. Media sosial hadir untuk kemudahan serta perubahan bagi warga , sebagai akibatnya pengguna media sosial bertambah banyak [2]. Hal ini bisa terjadi sebab berkembang serta canggihnya pertumbuhan teknologi pada global waktu ini, misalnya masyarakat bisa mengakses berita tentang apa yang terjadi di luar negeri  secara  langsung  lewat  media  sosial  tentang  keadaan  disana.  Menggunakan  pertumbuhan  teknologi  di  bidang internet, penyebaran isu dan komunikasi semakin tinggi secara terus-menerus. Media sosial yang mensupport kemudahan peluasan  isu  ini  [3].  Termasuk  media  sosial  terpopuler  dipergunakan  oleh  warga  bangsa  merupakan twitter .  Menjadi perbedaan, ibarat media sosial  Instagram serta Facebook bukan diteliti pada pengkaji ini sebab Instagram berpusat pada foto  serta pemakai Facebook tidak memposting yang berpusat  pada teks.  [4]. Maka berasal  itu penelitian ini memakai twitter  menjadi bahan dalam pengolahan dan pemrosesan data nantinya.
Di bangsa ini sampai 130 juta pemakai dengan penetrasi sampai 49%. Penelitian asal Reportal Data menunjukkan bahwa banyak pengguna sosial media pada tanah air mencapai 191,4 juta per Januari 2022. Termasuk perangkat sosial Twitter KPU yang merupakan cara pemutakhiran aktivitas perihal ulasan pemakai twitter di Indonesia. Pengkajian ini dipusatkan  pada  perangkat  sosial Twitter buat  mengkaji  ulasan-ulasan  perihal  KPU  [5].  Pemilu  yang  diselenggarakan secara  rutin  adalah  suatu  parameter  kerakyatan  pada  bangsa.  semenjak  perbaikan,  bangsa  Indonesia  sudah menyelenggarakan pemilu sebesar 5 kali, yakni pemilu 1999, 2004, 2009, 2014, serta  2019.  [6]. Pemilu adalah sarana buat  mewujudkan  kedaulatan  masyarakat.  Pemilu  juga  ialah  ajang  persaingan.  Menang  atau  kalahnya  seorang  calon dipengaruhi sang masyarakat melalui prosedur pengambilan suara. memilih opsi ketika pemilu adalah hak setiap warga negara.  menjadi  perangkat  yang  amat  istimewa  dalam  rangka  memilih  serta  berpartisipasi  dalam  memilih  wakil  serta pemimpin rakyat yang bakal duduk pada pemerintahan, warga negara diberi kesempatan dalam pemilu buat menentukan pejabat  pemerintah yang betul-betul diklaim  bisa menyuarakan kehendaknya.  [7]. Komisi  Pemilihan umum atau KPU merupakan forum pengurus pemilu yang berjiwa nasional, permanen, serta berdikari pada menyelenggara pemilu. daerah kerja KPU mencakup semua daerah bangsa indonesia. KPU melaksanakan perannya secara berkelanjutan serta dengan
Dion  Parisda  Ray,  Analisis  Sentimen  Terhadap  KPU  2024  Berdasarkan  Tweet  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
menyelenggarakan pemilu, KPU independen asal dampak golongan manapun yang terkait menggunakan aplikasi tugas serta tanggung jawab. [8].
Analisis sentimen merupakan proses menemukan kesamaan individu lewat kalimat ataupun teks atau penggalian data kata buat memperoleh isu perihal sentimen yang umumnya ditulis di sosial media, baik positif, negatif, atau netral. Tahapan  analisis  ini  umumnya  dilakukan  secara  otomatis  melewati  jumlah  software  atau  platform  yang  mensupport analisis  teks  [9].  Informasi  berbasis  teks  poly  tersedia  di  internet  dalam  format  forum  media  sosial,  website  personal, platform medsos serta website komentar barang. Dengan bantuan analisis sentimen, isu yang tadinya tidak tersusun dapat diubah  menjadi  data  yang  lebih  tersusun  [10].  Sebelumnya  sudah  ada  beberapa  penelitian  terkait  sentimen  analisis menggunakan  memakai  prosedur  pemecahan Naive  Bayes .  prosedur  pemecahan Naive  Bayes dipilih  sebab  metode pembagian  terstruktur  mengenai  ini  mempunyai  formula  yang  sederhana  serta  simpel  dipraktikkan  juga  mempunyai ketepatan  yang  relatif  tinggi  dibandingkan  menggunakan  prosedur  lainnya.  [11]. Naïve Bayes dipercaya  menjadi  cara yang berpotensi bagus buat pemrosesan klasifikasi data tersusun daripada cara klasifikasi tersusun lainnya di dalam hal ketepatan dan komputasi. Penelitian yang dilakukan oleh Hasan serta Dwijayanti menghasilkan akurasi dalam pengujian pemecahan  pada  metode  Naïve  Bayes  Classifier  yaitu  92,5%  [12].  Masyarakat  mengalami  kekhawatiran  terkait  KPU 2024 sebagai lembaga penyelenggara pemilu, merujuk pada kecurangan yang terjadi pada pemilu sebelumnya. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menggali  sentimen  masyarakat  yang  terungkap  melalui  tweet  di  media  sosial  Twitter,  baik  dalam bentuk  positif  maupun  negatif.  Sentimen  yang  tercermin  dalam  interaksi  online  ini  dianggap  sebagai  indikator kepercayaan  masyarakat  terhadap  KPU  2024  sebagai  penyelenggara  pemilu.  Peneliti  yang  peneliti  lakukan  dangan peneliti  sebelumnya  terdapat  beberapa  perbedaan.  Mengenai  apa  yang  melainkan  penelitian  ini  dengan  penelitian terdahulu  berbeda  ialah  topik  serta Filter  Tokens  (by  Length) dalam preprocessing sedangkan  penelitian  sebelumnya menggunakan Stemming.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian diawali menggunakan  pengumpulan data yang diperoleh dari crawling di sosial media twitter dengan rapidminer . RapidMiner merupakan perangkat yang bersifat terbuka (open source). RapidMiner merupakan penyelesaian buat mengkaji data mining, text mining dan analisis prediktif , RapidMiner memanfaatkan beragam cara deskriptif serta prediktif buat membagikan pengetahuan oleh pemakai sehingga dapat mengambil keputusan terbaik [13]. Naive Bayes adalah  pendekatan  tanpa  pedoman.  Algoritma  ini  memanfaatkan  bidang  matematika  yang  diakui  sebagai  teori kemungkinan untuk menemukan potensi terbesar untuk  penjabaran, menggunakan melihat frekuensi setiap penjabaran dalam data pelatihan. Naive Bayes merupakan suatu teknik yang diterapkan buat menentukan kelas berasal setiap soal, yang  telah  dibagi  sesuai  masing-masing  soal.  perhitungan  numerik  sesuai  pendekatan  kelompok [15].  Berikut  alur penelitian pada Gambar 1 dibawah.

## Gambar 1. Alur Peneltian
Penelitian ini mengawali proses pengumpulan data dengan memanfaatkan tools RapidMiner yang telah dilengkapi dengan  API  untuk  mengekstraksi  data  dari  platform  Twitter.  Peneliti  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  dengan  API yang telah tersedia untuk mengakses dan mengambil data dari media sosial Twitter. Setelah mendapatkan data, tahap pra- pemrosesan dilakukan untuk membersihkan dan mempersiapkan data yang telah terkumpul. Proses ini, umumnya disebut preprocessing, memiliki beberapa langkah, seperti cleansing untuk membersihkan teks tweet dari elemen-elemen seperti
Dion  Parisda  Ray,  Analisis  Sentimen  Terhadap  KPU  2024  Berdasarkan  Tweet  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes
link dan istilah RT (Re-tweet). Selanjutnya, tahapan tokenize digunakan untuk memisahkan kata-kata menjadi token yang memiliki makna. Transform Cases berfungsi untuk mengubah format huruf, seperti mengubah ke kapital atau huruf kecil. Stopword  digunakan  untuk  menghapus  kata-kata  yang  dianggap  tidak  penting.  Filter  Tokens  bertujuan  untuk menghilangkan kata-kata dengan jumlah huruf yang terlalu sedikit atau terlalu banyak.  Setelah proses pra-pemrosesan selesai, data dibelabeli secara manual oleh peneliti sebagai tahap pelebelan data. Selanjutnya, diterapkan teknik TF-IDF (Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency)  untuk  mengukur  seberapa  sering  sebuah  kata  muncul  dalam  suatu dokumen. Implementasi algoritma Naïve Bayes dilakukan dengan membagi data yang sudah dilabeli menjadi dua bagian, yakni data latih dan data uji, menggunakan operator split data. Terakhir, evaluasi dilakukan dengan menerapkan confusion matrix pada hasil implementasi algoritma Naïve Bayes. Hasil dari evaluasi ini memberikan nilai-nilai seperti Precision, Recall, dan Accuracy untuk mengukur kinerja algoritma dalam melakukan klasifikasi sentimen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Peneliti mengumpulkan data di  sosial media twitter terhadap tweet yang berisi tweet masyarakat  menggunakan istilah kunci  pencarian  “KPU  2024”  menggunakan  aplikasi RapidMiner dengan API yang  sudah  tersedia.  Berikut  ilustrasi pengambilan data pada Gambar 2.

## Gambar 2. Ilustrasi Pengambilan Data
Pada  Gambar  2  diatas  adalah  ilustrasi  pengambilan  data  yang  didapat  melalu  media  sosial twitter ,  peneliti melakukan pengambilan data selama 3 bulan yaitu pada Agustus, September, dan November 2023 selanjutnya diproses menggunakan tools RapidMiner dan disimpan dalam format file CSV dengan nama file data_kpu.csv. Berikut tahapan crawling pada Gambar 3 dibawah.

## Gambar 3. Crawling Data
Tahapan proses penelitian yang dilakukan, dimulai dari menggunakan dua buah operator yatiu retrive API yang terhubung dengan Search Twitter untuk crawling data di tools RapidMiner . Crawling data yang dilaksankan yakni melalui memilih kata kunci yang diperlukan buat pemungutan data, pada hal ini istilah kunci  ditulis oleh peneliti yakni “KPU 2024”  menggunakan  operator Search  Twitter yang  sudah  terkoneksi  dengan API RapidMiner yaitu  operator retrive . Setelah itu, peneliti mendapatkan sebanyak 3057 data lalu  disimpan di dalam file csv buat dilakukan cara selanjutnya. Berikutnya hasil penarikan data pada Gambar 4 dibawah.
Pada tampilan file csv diatas merupakan hasil penarikan data menggunakan tools RapidMiner dengan API yang sudah tersedia.
Dion  Parisda  Ray,  Analisis  Sentimen  Terhadap  KPU  2024  Berdasarkan  Tweet  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

## 3.2 Cleansing
Pada tahap ini, dilakukan penghapusan karakter atau elemen seperti simbol-simbol [!~@#$&*%();:'",.-]. sehabis proses pencucian, dataset akan tersisa sinkron menggunakan kebutuhan diinginkan.
Gambar 5. Tahapan pembersihan memakai replace serta trim
Pada  Gambar  5  diatas  merupakan  tahapan cleansing dimana  menggunakan  lima  operator  replace  serta  trim.  Pertama, penggunaan  operator replace  dimaksudkan  untuk mengeliminasi  kata  "RT"  dalam  sebuah  kalimat. Kedua,  fungsi  dari operator replace  2 adalah menghapus URL. Selanjutnya, operator replace  3 dapat  diterapkan untuk menghapus segala kemunculan @username dalam suatu teks. Operator replace 4 berperan dalam menghapus tanda pagar (#) atau hashtag. Selain itu, operator replace 5 dapat digunakan untuk menghilangkan simbol atau karakter yang tidak relevan dalam suatu teks. Terakhir, operator trim berguna untuk menghapus baris kosong dalam teks tersebut. Dengan mengkombinasikan keenam operator ini, manipulasi teks dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan.
Setelah melakukan cleansing, berikut merupakan yang akan terjadi proses pencucian tweet yang dilakukan pada RapidMiner terdapat pada Table 1 dibawah.
Table 1. Cleansing Dataset diatas
Sebelum Sesudah RT  @Malika6027:  VIRAL  Seorang  Bapak  usulkan kepada KPU agar setiap Capres  yang ikut dlm kontestasi Pemilu nanti DI TES MEMBACA ALQUR'AN VIRAL Seorang Bapak usulkan kepada KPU agar setiap Capres    yang  ikut  dlm  kontestasi  Pemilu    nanti DI  TES MEMBACA ALQUR'AN RT  @tvOneNews:  KPU  Sedang  Nanti  Vonis  majelis hukum  perkara  Sangkaan  Bacaleg  memakai  Dana Narkoba buat Pemilu https://t.co/N4SyznV2NU KPU  Sedang  Nanti  Vonis  majelis  hukum  perkara Sangkaan Bacaleg memakai Dana Narkoba buat Pemilu Gawat  ICW  Tuding  KPU  Seludupkan  Pasal  yang Permudah Narapidana Korupsi Ikut Pemilu https://t.co/RB4YangejKx4 Gawat  ICW  Tuding  KPU  Seludupkan  Pasal  yang Permudah Narapidana Korupsi Ikut Pemilu RT  @KompasTV:  Dugaan  Aliran  Dana  Narkoba  ke Parpol di Pemilu Dugaan Aliran Dana Narkoba ke Parpol di Pemilu

## 3.3 Preprocessing

## Gambar 6. Tahapan preprocessing
Pada  gambar  6  diatas  merupakan  tahapan preprocessing .  Pada  proses  ini  terdapat  operator tokenize,  transform cases, filter stopword (dictionary), dan filter tokens (by lengt) . Tokenize sendiri berfungsi untuk  memisahkan satu kata dengan kata lainnya, transform cases untuk mengubah font -nya misalkan mengubah ke kapital atau mengubah huruf kecil semua. Stopword untuk menghapus kata-kata yang tidak penting. Terakhir adalah filter token(by length) untuk menghapus kata-kata yang hanya mengandung sedikit huruf atau kata-kata yang mengandung terlalu banyak huruf.

## 3.3.1 Tokenize
Langkah pertama dari preprocessing adalah tokenize . Tokenizing merupakan cara analisis teks yang mulanya berbentuk kalimat-kalimat  yang  mengandung  istilah-istilah  [16].  Tujuannya  adalah  untuk  mengelompokkan  kemunculan  sebuah kata pada proses selanjutnya dan sebuah kata pada proses selanjutnya [17].
Table 2. Hasil tokenize
Sebelum Sesudah
Dion  Parisda  Ray,  Analisis  Sentimen  Terhadap  KPU  2024  Berdasarkan  Tweet  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
VIRAL Seorang Bapak usulkan kepada KPU agar setiap Capres  yang ikut dlm kontestasi Pemilu  nanti DI TES MEMBACA ALQUR'AN [‘VIRAL’,  ‘Seorang’,  ‘Bapak’,  ‘usulkan’,  ‘kepada’, ‘KPU’,  ‘agar’,  ‘setiap’, ‘Capres’,   ‘yang’,  ‘ikut’,
‘dlm’,  ‘kontestasi’, ‘Pemilu’,   ‘nanti’,  ‘DI’,  ‘TES’,
‘MEMBACA’,  ‘ALQUR'AN’]
KPU Sedang Nanti Vonis majelis hukum perkara Sangkaan Bacaleg memakai Dana Narkoba buat Pemilu
[‘KPU’,  ‘Sedang’,  ‘Nanti’,  ‘Vonis’,  ‘majelis’, ‘hukum’,  ‘perkara’,  ‘Sangkaan’,  ‘Bacaleg’, ‘memakai’,
‘Dana’, ‘Narkoba’, ‘buat’, ‘Pemilu’] Gawat ICW Tuding KPU Seludupkan Pasal yang Permudah Narapidana Korupsi Ikut Pemilu [‘Gawat’, ‘ICW’,  ‘Tuding’,  ‘KPU’,  ‘Seludupkan’, ‘Pasal’,  ‘yang’,  ‘Permudah’,  ‘Narapidana’,  ‘Korupsi’, ‘Ikut’,  ‘Pemilu’] Dugaan Aliran Dana Narkoba ke Parpol di Pemilu [‘Dugaan’,  ‘Aliran’,  ‘Dana’,  ‘Narkoba’,  ‘ke’,
‘Parpol’, ‘di’, ‘Pemilu’]

## 3.3.2 Transform Cases
Langkah  kedua  yaitu transform  cases . Transform  Cases berfungsi  untuk  mengubah font -nya  misalkan  mengubah  ke kapital atau mengubah huruf kecil semua. Terlihat pada  Table 3 kolom sebelah kiri merupakan kalimat yang memiliki beberapa huruf kapital dan kolom sebelah kanan merupakan kalimat kecil sama rata.
Table 3. Hasil Transform Cases Sebelum Sesudah VIRAL Seorang Bapak usulkan kepada KPU agar setiap Capres  yang ikut dlm kontestasi Pemilu  nanti DI TES MEMBACA ALQUR'AN viral seorang bapak usulkan kepada kpu agar setiap capres  yang ikut dlm kontestasi pemilu  nanti di tes membaca alqur'an KPU Sedang Nanti Vonis majelis hukum perkara
Sangkaan Bacaleg memakai Dana Narkoba buat Pemilu
kpu sedang nanti vonis majelis hukum perkara sangkaan bacaleg memakai dana narkoba buat pemilu Gawat ICW Tuding KPU Seludupkan Pasal yang Permudah Narapidana Korupsi Ikut Pemilu gawat icw tuding kpu seludupkan pasal yang permudah narapidana korupsi ikut pemilu Dugaan Aliran Dana Narkoba ke Parpol di Pemilu dugaan aliran dana narkoba ke parpol di pemilu
3.3.3 Filter Stopwords (Dictonary)
filter yang dipergunakan pada pada RapidMiner memakai bahasa Indonesia yang bisa didapatkan di website kaggle.com.
Table 4. Hasil Filter Stopwords (Dictonary)
Sebelum Sesudah viral seorang bapak usulkan kepada kpu agar setiap capres  yang ikut dlm kontestasi pemilu  nanti di tes membaca alqur'an viral seorang bapak usulkan kpu capres dlm kontestasi pemilu di tes membaca alqur a kpu sedang nanti vonis majelis hukum perkara sangkaan bacaleg memakai dana narkoba buat pemilu kpu sedang nanti vonis majelis hukum perkara sangkaan bacaleg memakai dana narkoba pemilu gawat icw tuding kpu seludupkan pasal yang permudah narapidana korupsi ikut pemilu gawat icw tuding kpu selundupkan pasal permudah narapidana korupsi ikut pemilu dugaan aliran dana narkoba ke parpol di pemilu
dugaan aliran dana narkoba parpol pemilu

## 3.3.4 Filter Tokens (by Length)
Tujuan dari tahap ini merupakan untuk menghapus istilah-istilah yang hanya mengandung sedikit huruf atau kata-kata yang mengandung terlalu banyak huruf.
Gambar 7. Parameter Filter Tokens (by Length)
Pada cara ini istilah yang memiliki minim berasal 4 serta kian berasal 25 disingkirkan, sebagai akibatnya isu bisa lebih  kentara  sebab  ketidakadaan  istilah  yang  tidak  informatif,  berikut  kata-kata  hasil  pemrosesan  Filter  Tokens  (by Length):
Dion  Parisda  Ray,  Analisis  Sentimen  Terhadap  KPU  2024  Berdasarkan  Tweet  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes
Table 5. Hasil Filter Tokens (by Length)
Sebelum Sesudah viral seorang bapak usulkan kepada kpu agar setiap capres yang  ikut  dlm  kontestasi  pemilu    nanti  di  tes  membaca alqur'an viral  seorang  bapak  usulkan  kepada  agar  setiap  capres yang ikut kontestasi pemilu nanti membaca alqur'an
kpu sedang nanti vonis majelis hukum perkara sangkaan bacaleg memakai dana narkoba buat pemilu
sedang  nanti  vonis  majelis  hukum  perkara  sangkaan bacaleg memakai dana narkoba buat pemilu gawat  icw  tuding  kpu  seludupkan  pasal  yang  permudah narapidana korupsi ikut pemilu gawat tuding seludupkan pasal yang permudah narapidana korupsi ikut pemilu dugaan aliran dana narkoba ke parpol di pemilu dugaan aliran dana narkoba parpol pemilu

## 3.4 Pelabelan Data
Sesudah pembersihan ialah pelabelan data. Pelabelan data twitter pada tahapan ini dilakukan secara manual. Data yang sudah dikumpulkan lalu dibagi sebagai 2 kelas sentimen yaitu positif serta negatif [18],  peneliti hanya melabeli 300 data dengan  sentiment  positif  210  dan  negative  90,  pertama  yang  dilakukan  ialah  secara  manual  data  diberi  label  buat mengetahui mana yang negatif dan positif. Cara ini bermaksud buat training kepada prosedur pemecahan naïve  bayes agar prosedur pemecahan tadi mampu melakukan pelabelan secara otomatis di tahap testing, berikut hasil pelebelan pada Gambar 8 dibawah.

## Gambar 8. Visualisasi perbandingan positif dan negative

## 3.5 TF-IDF
Proses selanjutnya adalah pembobotan TF-IDF, proses ini dikerjakan buat menyampaikan kuantitas bobot pada istilah- istilah yang terdapat di tweet sesudah melalui termin pembersihan, buat mengerjakan pembobotan menggunakan TF-IDF ini memakai operator proses dokumen yang memuat operator berasal proses pembersihan yaitu, tokenize, cases, stopword (dictionary), serta filter tokens (by lengt) .  Berikut adalah gambar yang memberikan akibat berasal proses pembobotan TF-IDF yang menunjukkan total frekuensi kehadiran sebuah istilah di document. Berikut gambar dibawah mengenai hasil pembobotan TF-IDF.
Gambar 9. Hasil proses pembobotan TF-IDF
Sesuai gambar diatas membagikan bahwa istilah yang paling poly ada yakni pemilu sebesar 218 istilah, dilanjutkan dengan istilah dana sebanyak 75 istilah, lalu istilah kampanye sebesar 52 istilah.

## 3.5.1 Visualisasi Wordcloud
Data  ulasan  yang  sudah  dilakukan  lalu  akan  diimplementasi  stopwords  atau  istilah  awam  yang  tidak  mempunyai  arti seperti (yang, di, adalah). Sehingga, hanya bakal tertinggal istilah yang mempunyai arti seperti istilah kerja, istilah benda, serta  lainnya.  Sehabis  kata  bersih  dari  stopwords lalu  bakal  dilakukan  visualisasi    memakai wordcloud [19].  Sesudah
Dion  Parisda  Ray,  Analisis  Sentimen  Terhadap  KPU  2024  Berdasarkan  Tweet  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
pembobotan TF-IDF peneliti pula membuat  data visualization pada setiap istilah yang telah dilakukan pembobotan ke pada format wordcloud buat  memperlihatkan 20 istilah yang mempunyai  frekuensi  kehadiran seringkali dipergunakan mirip Pada Gambar 10 dibawah.
Gambar 10. Data visualization  wordcloud
Sesuai gambar akibat data visualisation pada bentuk wordcloud diatas membagikan bahwa semakin banyak suatu ukuran istilah maka istilah tadi adalah total istilah yang teramat poly timbul. istilah yang seringkali timbul di dataset yaitu istilah  pemilu,  disusul  menggunakan  istilah  dana,  kampanye,  narkoba,  polri,  bawaslu,  aliran,  politik,  cegah,  aturan kemudian kata hoaks. Dari data diatas dapat dilihat bahwa pemilu merupakan hal yang sangat penting untuk menghasilkan suara rakyat dalam memilih pemimpin.

## 3.6 Implementasi Algoritma
Data yang telah melewati tahapan pemrosesan teks data kemudian akan melalui tahap klasifikasi memakai Naïve Bayes Classifier buat mengetahui data tersebut apakah bersifat positif atau  negatif. Metode Naïve Bayes Classifier digunakan untuk  kategorisasi,  yaitu  untuk  mengetahui  apakah  komentar  seseorang  terkait  suatu  masalah  atau  objek  cenderung berkategori negatif atau positif. [20]. Termin selanjutnya merupakan implementasi prosedur pemecahan naïve bayes. Cara memberi pembinaan data serta testing data peneliti memakai rasio  80% asal data yang akan  menjadi training dan 20% asal data testing [21]. Berikut Pada Gambar 11 dibawah pemrosesannya.

## Gambar 11. Proses pembuatan model Naïve Bayes dan data latih
Setelah  mempersiapkan  model  Naïve  Bayes  dan  data  latih,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  klasifikasi menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  pada  data  uji  yang  berisi  sentimen  Twitter.  Pertama,  data  uji  difilter  untuk mengambil hanya data yang belum memiliki label sentimen. Selanjutnya, dilakukan proses preprocessing menggunakan operator process document. Hasil dari operasi ini kemudian digabungkan dengan data latih menggunakan operator union. Tujuan  dari  penggabungan  ini  adalah  untuk  menyesuaikan  atribut  yang  ada  di  antara  kedua  set  data,  mengingat kemungkinan perbedaan kata-kata di antara keduanya. Setelah digabungkan, data tersebut kembali difilter untuk memilih hanya data yang sentimennya masih  kosong. Setelah persiapan data uji selesai, langkah berikutnya adalah melakukan proses  klasifikasi.  Model  Naïve  Bayes  diaplikasikan  pada  data  uji  menggunakan  operator  apply,  sehingga  dilakukan klasifikasi  sentimen  secara  otomatis.  Setelah  proses  klasifikasi  selesai,  hasilnya  berupa  data  yang  sudah  dilabeli sentimennya secara otomatis menggunakan algoritma Naïve Bayes. Berikut pada Gambar 12 dibawah proses pemberian label secara otomatis dengan menggunakan metode algoritma Naïve Bayes.
Dion  Parisda  Ray,  Analisis  Sentimen  Terhadap  KPU  2024  Berdasarkan  Tweet  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Setelah melalui proses otomatisasi pemberian label dengan menggunakan metode algoritma Naïve Bayes, hasilnya berupa  prediksi  sentimen  dari  algoritma  tersebut.  Pada  tahap  pemberian  label  otomatis  oleh  algoritma  Naïve  Bayes, algoritma  tersebut  telah  menjalani  proses  pelatihan  menggunakan  data  latih  yang  telah  disiapkan  sebelumnya  oleh peneliti. Data latih ini awalnya telah diberi label secara manual. Setelah melalui fase pelatihan, algoritma Naïve Bayes dapat memahami pola yang telah dipelajari dari data latih tersebut. Dengan pemahaman tersebut, algoritma Naïve Bayes mampu memprediksi sentimen data baru ke dalam dua kelas, yaitu positif dan negatif. Berikut pada Gambar 13 dibawah hasil dari pemberian label secara otomatis dengan menggunakan metode algoritma Naïve Bayes.

## Gambar 13. Hasil dari proses pemberian label secara otomatis

## 3.7 Evaluasi
Langkah berikutnya setelah melakukan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes adalah melaksanakan proses pengujian dan evaluasi performa algoritma tersebut. Dalam pengujian evaluasi ini, confusion matrix digunakan sebagai alat untuk mengevaluasi kinerja algoritma Naïve Bayes. Berikut pada Gambar 14 dibawah alur pengujian algoritma Naïve Bayes dengan confusion matrix.
Gambar 14. Alur pengujian algoritma naïve bayes
Dalam  operator  split  data,  peneliti  akan  memanfaatkan  metode  split  data  dengan  perbandingan  80:20.  Setelah melalui proses pengujian algoritma Naïve Bayes, hasilnya akan mencakup nilai-nilai Precision, Recall, dan Accuracy.
Gambar 15. Confusion matrix
Berikut ialah yang akan terjadi akhir asal implementasi prosedur pemecahan Naïve Bayes confusion matrix ,  yang akan terjadi dari  data yang pada bagi  sebagai  data latih  serta data uji penjabaran memakai  prosedur pemecahan naïve bayes  pada  rapidminer.  menerima  nilai  akurasi  sebanyak  67,13%.  lalu  di  dapat  yang  akan  terjadi  precision  sebanyak 66,04%, serta recall sebesar 100.00%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengolahan data Twitter sebanyak 3057 data, dengan topik “KPU 2024”. Hasil yang diperoleh hanya 715 data,  sebab  di  waktu  pencucian    cara  sebelumnya,  dilakukan  penghapusan  istilah-istilah  yang  tidak  digunakan. Selanjutnya juga dilakukan penghapusan kalimat yang ganda oleh sebab itu, total akhir data yang diperoleh hannya 715 data. Sebelum ketahap pelabelan secara otomatis, maka dibutuhkan hadiah label lebih-lebih dulu secara manual sebanyak 300 data oleh peneliti dan didapat  sentimen positif 210 dan sentimen negative 90,   proses ini  dilakukan supaya naïve
Dion  Parisda  Ray,  Analisis  Sentimen  Terhadap  KPU  2024  Berdasarkan  Tweet  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan

## Algoritma Naïve Bayes
bayes bisa melatih dirinya dari pelabelan yang telah dilaksankan sebelumnya. Makin poly data train yang penelitian labeli secara  manual,  semakin  seksama  pula  bagi naïve bayes di  proses  pelabelan  secara  otomatis  nanti. Hasil  akurasi  yang diberikan  oleh  algoritma  naïve  bayes  adalah  sebesar  67,13%  dengan  precision  sebesar  66,04%,  dan  recall  sebesar 100.00%. Penelitian ini dilakukan untuk melihat sentimen masyarakat  terhadap “KPU 2024” nantinya. Hasil evaluasi dalam confusion matrix didapat true positif sebesar 457 dan true negative sebesar 235.

## REFERENCES
[1] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[2] A. Rahma and S. Delliana, “Pengaruh Konten Youtube Ria Ricis Terhadap Agresi Verbal Netizen,” Translitera J. Kaji. … , vol. 11, no. 1, pp. 106–119, 2022, doi: https://doi.org/10.35457/translitera.v11i1.1668.
[3] A. R. Abdillah, F. N. Hasan, T. Informatika, F. N. Hasan, D. Mining, and A. Sentimen, “Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Calon Presiden Berdasarkan Tweets Di Sosial Media Menggunakan Naive Bayes Classifier Sentiment Analysis of Presidential Candidates Based on Tweets on,” vol. 13, no. 1, pp. 117–130, 2023, doi: https://doi.org/10.32664/smatika.v13i01.750.
[4] W. Maulana and M. Mulyadi, “Ujaran Kebencian Terhadap Jokowi pada Masa Pandemi Covid-19: Studi Kasus Twitter,” J. Lisnguistik Komputasional , vol. 4, no. 1, pp. 27–33, 2021, doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v4i1.42.
[5] A.  R.  Alifvia,  U.  Saprudin,  K.  Metro,  and  R.  Miner,  “ANALISIS  SENTIMEN  REVIEW  DATA  TWITTER  KOMISI PEMILIHAN  UMUM  (  KPU  )  MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES,”  vol.  11,  no.  1,  pp.  81–84,  2023,  doi: https://doi.org/10.35959/jik.v11i01.407.
[6] B.  J.  Yuri,  A.  Zetra,  and  R.  E.  Putera,  “Analisis  Kebijakan  KPU  dalam  Rekrutmen  KPPS  untuk  Pemilu  2024,” SOSIOHUMANIORA J. Ilm. Ilmu Sos. Dan Hum. , vol. 9, no. 1, pp. 145–154, 2023, doi: 10.30738/sosio.v9i1.13954.
[7] R. Ambarwati, Aidinil Zetra, and Syahrizal, “Efektivitas Sosialisasi Pemilu 2019 KPU Kabupaten Indragiri Hulu,” J. Niara , vol. 15, no. 3, pp. 571–580, 2023, doi: 10.31849/niara.v15i3.9280.
[8] M. Renaldi, U. Juhardi, A. Munandar, A. Karolina, and W. Seprianti, “Manajemen Pengarsipan Jaringan Dokumentasi Dan Informasi  Hukum  (Jdih)  Kpu  Provisi  Bengkulu,” J.  Ilm.  Mhs.  Kuliah  Kerja  Nyata ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  224–230,  2022,  doi: 10.36085/jimakukerta.v2i2.3390.
[9] H. Syah and A. Witanti, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine  (Svm),” J.  Sist.  Inf.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  59–67,  2022,  doi: 10.47080/simika.v5i1.1411.
[10]  P. Arsi, R. Wahyudi, and R. Waluyo, “Optimasi SVM Berbasis PSO pada Analisis Sentimen Wacana Pindah Ibu Kota Indonesia,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 231–237, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.2698.
[11]  Alfandi  Safira  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Paylater  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 59–70, 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
[12]  F.  N.  Hasan  and  M.  Dwijayanti,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pelanggan  Terhadap  Layanan  Grab  Indonesia  Menggunakan Multinominal  Naïve  Bayes  Classifier,” J.  Linguist.  Komputasional ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  52–58,  2021,  doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v4i2.61.
[13]  W. Khofifah, D. N. Rahayu, and A. M. Yusuf, “Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes Untuk Melihat Review Masyarakat Terhadap Tempat Wisata Pantai Di Kabupaten Karawang Pada Ulasan Google Maps,” J. Interkom J. Publ. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 16, no. 4, pp. 171–180, 2022, doi: 10.35969/interkom.v16i4.192.
[14]  F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional , vol. 5, no. 1, pp. 34–43, 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.
[15]  E. Fitriani, “Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Sistemasi , vol. 9, no. 1, pp. 103–116, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.596.
[16]  T. Astuti and Y. Astuti, “Analisis Sentimen Review Produk Skincare Dengan Naïve Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, pp. 1806–1815, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4119.
[17]  N.  Luh et  al. ,  “ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  VILLA  DI  UBUD  MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES  , DECISION TREE , DAN K-NN Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI | 206,” vol. 11, no. 3, pp. 205– 216, 2022, doi: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i3.49450.
[18]  N. Q. Rizkina and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Komentar Netizen Terhadap Pembubaran Konser NCT 127 Menggunakan Metode Naive Bayes,” vol. 4, no. 4, pp. 1136–1144, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3803.
[19]  I. T. Julianto, “Analisis Sentimen Terhadap Sistem Informasi Akademik Institut Teknologi Garut,” J. Algoritm. , vol. 19, no. 1, pp. 458–465, 2022, doi: 10.33364/algoritma/v.19-1.1112.
[20]  D. Hermawan, M. Akhsanal, Z. Wahyudi, A. Ariyanto, and D. Dwi, “05. Optimasi Analisis Sentimen Pada Twitter Olshop,” vol. 6, no. September, pp. 821–828, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i2.493.
[21]  I. R. Afandi, I. F. Hanif, F. N. Hasan, E. Sinduningrum, Z. Halim, and N. Pratiwi, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait Penyelenggaraan Sistem Elektronik Menggunakan Metode Logistic Regression,” J. Linguist. Komputasional , vol. 5, no. 2, pp. 77–84, 2022, doi: https://doi.org/10.26418/jlk.v5i2.103.