## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Dalam Konflik Rusia-Ukraina Di Twitter
Muhammad Makmun Effendi, Zaenal Mustofa, Ahmad Turmudi Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa Email: 1 effendiyan@pelitabangsa.ac.id, 2 zaenalmustofa97@mhs.pelitabangsa.ac.id, 3* turmudi@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: turmudi@pelitabangsa.ac.id
Abstrak − Rusia  merupakan  negara  adidaya  besar  yang  mempunyai  power  dan  berperan  penting  dalam  politik  Internasional, sedangkan Ukraina merupakan negara pecahan Uni Soviet sudah merdeka pada 1 Desember 1991. Pada bulan Februari tahun 2022, Rusia kembali membuka konflik bersenjata dengan Ukraina. Konflik Rusia dan Ukraina ini menuai banyak respon berupa tweets dari  berbagai  kalangan  masyarakat,  sehingga  menghasilkan  banyak  jejak  tweets  yang  di  dalamnya  berisikan  opini  masyarakat mengenai konflik Rusia dan  Ukraina pada mediasosial twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil dampak positif atau negatif dari konflik Rusia dan Ukraina terhadap perekonomian di Indonesia dan untuk mengetahui hasil accuracy, precision, recall yang  dihasilkan  dari  penggunaan  metode  Naïve  Bayes  dan  feature  selection  Particle  Swarm  Optimization  pada  software RapidMiner  Studio.  Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  salah  satu  metode  machine  learning  yang  menggunakan  perhitungan probabilitas[1]. Particle Swarm Optimization adalah  metode  optimasi  yang terinspirasi dari perilaku kawanan ikan dan unggas dalam  mencari  sumber  makanan.  Tahap  preprocessing  pada  penelitian  ini  meliputi  cleansing,  remove  duplicate,  seleksi  data, normalisasi, case folding, tokenizing, filtering, stopwords, stemming, dan labeling. Hasil klasifikasi yang didapat 55,11% pengguna twitter berkomentar negatif dan 44,89% pengguna twitter berkomentar positif mengenai konflik Rusia dan Ukraina. Dengan melihat dari  hasil  data  analisis  sentimen  diatas,  dimana  angka  pengguna  twitter  yang  berkomentar  negatif  lebih  tinggi,  maka  dapat disimpulkan bahwa masyarakat Indonesia khawatir terhadap lonjakan harga bahan-bahan pokok kebutuhan sehari-hari, ditunjukkan dengan salah satu tweet yang berkomentar mengenai naiknya harga minyak dan BBM.
Kata Kunci : Klasifikasi, Analisis sentimen, Konflik Rusia-Ukraina, Naïve Bayes Classifier, Particle Swarm Optimization
Abstract − Russia is a big superpower that has power and plays an important role in international politics, while Ukraine, a former Soviet Union country, became independent on December 1, 1991. In 2014 there was also a conflict between Russia and Ukraine which was a meeting of superpowers. In February 2022, Russia resumed armed conflict with Ukraine. The Russia-Ukraine conflict has garnered many responses in the form of tweets from various circles of society, resulting in many traces of tweets containing public opinion on the Russia- Ukraine conflict on Twitter social media. This study aims to determine the results of the positive or negative impact of the conflict between Russia and Ukraine on the economy in Indonesia and to determine the results of accuracy, precision, recall resulting from the use of the Naïve Bayes method and feature selection Particle Swarm Optimization in RapidMiner Studio software. Particle Swarm Optimization  is an optimization  method inspired by the behavior  of fish and  poultry flocks in search  of  food  sources.  The  preprocessing  stage  in  this  research  includes  cleansing,  removing  duplicates,  data  selection, normalization, case folding, tokenizing, filtering, stopwords, stemming, and labeling. The classification results obtained by 55.11% of twitter users commented negatively and 44.89% of twitter users commented positively about the conflict between Russia and Ukraine.  By  looking  at  the  results  of  the  sentiment  analysis  data  above,  where  the  number  of  Twitter  users  who  commented negatively is higher, it can be concluded that the Indonesian people are worried about the surge in prices of basic daily necessities, as indicated by one of the tweets commenting on rising oil and gas prices BBM
Keywords : Classification, Sentiment analysis, Russia-Ukraine Conflict, Naïve Bayes Classifier, Particle Swarm Optimization .

## 1. PENDAHULUAN
Rusia merupakan negara adidaya besar yang mempunyai power dan berperan penting dalam politik Internasional, sedangkan Ukraina  merupakan  negara pecahan Uni Soviet sudah  merdeka pada 1 Desember 1991. Sebanyak 90% masyarakat Ukraina menyetujui referendum kemerdekaan dari Uni Soviet sehingga kemerdekaan Ukraina sah secara de jure (berdasarkan hukum) dan diakui oleh komunitas Internasional. Namun menurut Putin, Ukraina adalah bagian dari sejarah perkembangan peradaban Rusia yang seharusnya selalu bekerja sama dan berhubungan erat dengan Rusia. Ukraina telah membantah klaim itu berulang kali karena merasa sudah memutuskan untuk merdeka saat Uni Soviet runtuh sehingga Ukraina merasa tidak pernah menjadi bagian dari sejarah Rusia. Sejak tahun 1991, hubungan kedua negara ini mengalami masa-masa yang rumit karena dihiasi oleh banyaknya ketegangan dan kecurigaan yang memicu terjadinya konflik diantara dua negara.
Ketegangan  antara  Rusia  dan  Ukraina  sudah  sering  terjadi.  Pada  tahun  2013  dibawah  pimpinan  presiden  Victor Fedorovych Yanukovych, Ukraina lebih dekat kepada Rusia namun masyarakat Ukraina  meminta agar Yanukovych tidak  bergabung  dengan  masyarakat  ekonomi  yang  dipimpin  oleh  Rusia,  sehingga  Yanukovych  mengadakan referendum yang menghasilkan 80% masyarakat Ukraina lebih menginginkan Ukraina bergabung dengan masyarakat ekonomi  Eropa.  Yanukovych  sebagai  presiden  yang  lebih  pro  Rusia  menyadari  bahwa  Rusia  menyadari  tidak menyukai hal tersebut sehingga referendum dibatalkan sepihak dan memicu demonstrasi besar untuk melengserkan Yanukovych  dari  jabatannya.  Pada  Januari  2014  Yanukovych  pun  berhasil  dilengserkan  dan  Ukraina  mengalami kekosongan  jabatan  dan  masyarakat  Ukraina  sibuk  untuk  memilih  presiden  baru,  melihat  kesempatan  ini  Rusia mengadakan jajak pendapat di Semenanjung Krimea dengan hasil mayoritas penduduk Krimea lebih ingin bergabung dengan Rusia, tanpa melalui proses di PBB Rusia mengklaim bahwa Krimea sudah bukan bagian dari Ukraina [1].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pada tahun 2014 juga terjadi konflik antara Rusia dan Ukraina yang merupakan pertemuan negara adidaya. Perang Asimetris ini terjadi di perbatasan antara wilayah Barat Ukraina dan wilayah Timur yang berbatasan dengan Rusia. Salah  satu  permasalahan  utama  yang  menyebabkan  perang  ini  terjadi  adalah  perebutan  dalam  penguasaan  sumber daya  alam  di  wilayah  Donetsk,  Ukraina  [2].  Pada  bulan  Februari  tahun  2022,  Rusia  kembali  membuka  konflik bersenjata  dengan  Ukraina.  Hubungan  internasional  pada  Februari  2022  dikejutkan  dengan  event  dimana  Rusia menginvasi Ukraina pada bulan Februari. Ukraina merupakan salah satu negara yang posisinya sangat strategis baik bagi Rusia dan Uni Eropa yang terletak di Eropa bagian Timur. Lokasinya yang menjadi perbatasan antara Uni Eropa dan Rusia menjadi atribut geopolitik yang sulit diabaikan [3].[2]
Masyarakat Indonesia merupakan salah satu negara yang sangat banyak populasi penduduknya nomor tiga di dunia. Oleh sebab itu tidaklah heran bahwa masyarakat di Indonesia sangat banyak yang aktif dalam menggunakan media sosial khususnya twitter. Konflik Rusia dan Ukraina ini menuai banyak respon berupa tweets dari berbagai kalangan masyarakat,  sehingga  menghasilkan  banyak  jejak  tweets  yang  di  dalamnya  berisikan  opini  masyarakat  mengenai konflik Rusia dan Ukraina pada media sosial twitter. Tweets adalah sebuah kalimat yang berisikan pesan atau status yang  dibuat  oleh  pengguna  akun  twitter  yang  didalamnya  mengandung  sebuah  opini,  opini  di  dalam  tweets  dapat mengekspresikan  sebuah  perasaan  atau  keadaan  dari  pengguna  akun  twitter tersebut, tweets  juga  dapat  digunakan sebagai  penilaian  bagi  perusahaan  atau  instansi  [4][3].  Banyaknya  respon  masyarakat  Indonesia  dalam  menilai hubungan  internasional  untuk  kebijakan,  pengaruh  dalam  ekonomi  mengenai  konflik  antara  Rusia  dan  Ukraina menjadi acuan bagi peneliti untuk melakukan analisis sentimen masyarakat mengenai konflik Rusia dan Ukraina pada sosial media twitter.
Oleh karena itu, peneliti tertarik untuk menggunakan metode Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen masyarakat pada  sosial  media  twitter,  dikarenakan  berdasarkan  hasil  literatur  menunjukan  bahwa  metode  Naïve  Bayes  adalah metode yang sederhana yang memiliki nilai akurasi dan performansi yang tinggi dalam mengklasifikasi sebuah teks. Untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  pada  metode  Naïve  Bayes.  Peneliti  menggunakan  dataset  yang berasal dari twitter yang didapat dengan cara  crawling data twitter menggunakan RapidMiner Studio dengan query “Konflik Rusia dan Ukraina”.[4][5][6]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jenis Data
Di  dalam penelitian  ini  menggunakan  data  kualitatif,  yaitu  data  berbentuk  kata-kata  yang  didapatkan dengan cara crawling data dengan memanfaatkan API search Twitter. Data yang di dapatkan akan di proses untuk diketahui hasil sentimen yang terkandung didalamnya.

## 2.2 Data Yang Digunakan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Twitter  (tweet)  yang  diambil  melalui  situs https://www.twitter.com yang dilakukan dengan cara  crawling data melalui software RapidMiner  Studio dengan  query  “Konflik  Rusia  dan  Ukraina”.  Data  tweet  yang  diambil  merupakan  pendapat  masyarakat mengenai konflik Rusia dan Ukraina berbahasa Indonesia dengan menggunakan API search Twitter
Tabel 1. Data Twiter
No Date Tweets Id 1 2022-03- 20 09:24:47 @CNNIndonesia Logikanya kalo emang kabar ini valid berarti kerugian yang dialami Ukraina berkali-kali lipat lebih besar 1505369734136565760 2 2022-03- 20 20:20:43 RT  @tempodotco: Rusia  Dituduh  Mengebom  Sekolah yang Menampung Ratusan Orang di Ukraina https://t.co/2G85I dCZ82 #TempoDunia 1505534806146183174 3 2022-03- 20 20:41:17 "Jika  Barat (AS,  UE dan  NATO)  ngga  merasa  superior dan melihat Rusia sebagai inferior maka sebenarnya barat bisa saja di awal menolak Ukraina masuk NATO sebagai tindakan preventif perang Rusia Ukraina. 2022-03-20 20:41:17 3337 2022-03- 21 14:48:04 WHO  Menyebut  Laboratorium  Biologis  AS  di  Ukraina Mengandung bahan Berbahaya. https://t.co/bZq7R s1uzl 1505813479600525312 6021 2022-03- 21 RT  @cybsquad_:  Rusia  temukan  jejak  program  militer biologis di Ukraina yang dibiayai AS https://t.co/SB4L5 1505619701304799232

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
01:58:04 ZcpP7 7021 2022-03- 22 01:39:21 RT @Roastery_expert : @NovalAssegaf Dan anehnya banyak yg pro rusia saat perang rusia ukraina. Sama para aktivis kemanusiaan suriah banyak d… 1505977378736013313 8000 2022-03- 21 20:24:01 @ieyasu_shogun  @Falslalok  Bukan  minta  merdeka, setelah  kekaisaran  rusia  runtuh  tahun  memang  Negara Ukraina  sempat  berdiri  sebentar  dengan  dukungan Jerman  dan  Austria-Hungaria.  Tapi  tahun  1922  Uni Soviet berdiri dan Ukraina bergabung dengan Uni Soviet. 1505898020839170048 9694 2022-03- 21 18:14:39 @Falslalok @ieyasu_shogun tidak bang, justru hubungan Ukraina dan Russia itu baik- baik saja semasa uni soviet. Dan krimia itu dulu wilayah rusia yg dikasih ke ukriana, justru setelah pecah masalah rusia dan ukraina itu baru meningkat. maka saya ibaratkan Jawa dan Sunda. 1505865467201687553 10694 2022-03- 21 17:54:18 @ieyasu_shogun @Falslalok Lebih  tepat  Sunda (Ukraina) dan Russia (Jawa). Setelah  Indonesia bubar  Jawa  mengambil  Cirebon  Dan Indramayu  (Luhank  dan  Donets).  Dan  Jawa  ga  suka Sunda berkoalisi dengan Sumatera dan Malaysia. 1505860344408772608 11512 2022-03- 16 17:42:54 RT @WagimanDeep 212_: Dampak perang Rusia Ukraina BBM harganya ugal2an di bebrapa negara.. Inih  di  Swedia  harganya  duwa Yuro,  brapa  klo diru… 1504045536235556865
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data twitter diambil menggunakan operator search twitter pada software RapidMiner Studio. Data tweet  yang  diambil  berisikan  pendapat  masyarakat  mengenai  konflik  Rusia  dan  Ukraina  di  Indonesia  yang diambil pada tanggal 20 Maret 2022 malam dengan query “Konflik Rusia dan Ukraina”, result type “recent or popular”, limit “12000”, dan language “id”. Proses crawling akan selesai ketika data yang diambil dari database twitter sudah mencapai batas limit. Gambar dibawah ini adalah alur dari proses crawling data twitter.
Gambar 1. Alur Proses Crawling Data
b. Preprocessing
Tahap  preprocessing  adalah tahap  yang  digunakan untuk menghapus kata atau teks yang tidak diperlukan  dalam proses klasifikasi. Terdapat beberapa proses yang terdapat pada tahap preprocessing yang terdiri dari cleansing, remove  duplicate,  seleksi  data,  normalisasi,  transform  case,  tokenizing,  filtering,  stopword,  stemming,  dan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
pemberian label (labeling).
c. Data Training dan Data Testing
Pada tahap ini dilakukan pembagian data yang bertujuan untuk membagi data keseluruhan menjadi dua yaitu data training dan data testing. Tahap pembagian data dilakukan dikarenakan pada proses klasifikasi dibutuhkan data training dan data testing. Setelah proses seleksi data, 2185 data tweets yang mengandung sentimen masyarakat akan dibagi menjadi dua, 80% (1748 tweets) sebagai data training dan 20% (437 tweets) sebagai data testing.

## 2.3 Metode Yang Digunakan
Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes. Gambar dibawah ini merupakan metode yang digunakan pada penelitian ini
Gambar 2. Metode yang Digunakan
a. Crawling
Pada tahap ini dilakukan pengambilan dataset berjumlah 12000 data yang berasal dari websit www.twitter.com.
b. Preprocessing
Pada  tahap  ini  terdapat  beberapa  proses  di  dalamnya  antara  lain  cleansing,  remove  duplicate,  seleksi  data, normalisasi, case folding, tokenizing, filtering, stopwords, stemming, dan labeling.
c. Feature Selection
Penggunaan Particle Swarm Optimization untuk meningkatkan nilai accuracy, precision, dan recall.
d. Cross Validation
Untuk  mengetahui  hasil  evaluasi  accuracy,  precision,  recall  dari  metode  Naïve  Bayes  dan  Particle  Swarm Optimization  akan  digunakan  Cross  Validation  dengan  nilai  K=10.  (Gambar.1,  dst.).  Judul  gambar  diletakkan dibawah gambar dengan posisi tengah (centre justified). Font  yang dipakai dalam  judul gambar berukuran 8pt. Gambar harus diacu dan dirujuk dalam text. Perhatikan Gambar 1.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Pada penelitian ini proses crawling data dilakukan pada tanggal 24 Maret 2022 dengan query “Konflik Rusia dan Ukraina”. Proses crawling dilakukan dengan menggunakan software RapidMiner Studio dengan result type “recent or popular”, limit “12000”, dan language “id”. Setelah melalui seleksi data pada tahap preprocessing, data yang di dapatkan berjumlah 2185 data tweets yang terdiri dari 1064 data tweets dengan respon positif, dan 1121 data tweets dengan respon negatif.
Tabel 2. Sample Data Awal Query Data Crawling Data Bersih Pos itif Negat if Konflik Rusia dan Ukraina 11592 2185 10 64 1121

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 3. Dataset Yang Digunakan No Tweets Label 1 Ini strategi bagus Russia. Selama penyelesaian operasi di Ukraina, tidak banyak gunanya  memulai inisiatif rekonsiliasi Positif 2 Cerdas & Lugas UAH bhas invasi Rusia ke Ukraina Positif 3 Yucheng  berpandangan  krisis  Ukraina berakar dari mentalitas perang dingin. Positif 4 Indonesia Ingin Jadi Inspirasi Dunia soal Tangani  Gejolak Perang Rusia-Ukraina Positif 5 Militer Rusia dikenal sebagai salah satu yang terbesar dan terkuat di dunia, tetapi kekuatan itu belum terlihat dalam invasinya ke Ukraina. Positif 6 Berdasarkan data Greek Reporter, Rusia menempati posisi negara dengan kekuatan militer terkuat kedua di dunia. Peringkat ini tentu saja ditentukan berdasarkan kepemilikan  Rusia  atas armada tempur termasuk kapal perang. Positif 7 Ketua DPR RI Puan Maharani menyampaikan bahwa masalah keamanan dan perdamaian dunia terutama terkait konflik Rusia dan Ukraina, menjadi salah satu topik penting  untuk  dibahas dalam siding Inter-Parliamentary Union (IPU) Positif 8 Ini strategi bagus Russia. Selama penyelesaian operasi di Ukraina, tidak banyak gunanya memulai inisiatif rekonsiliasi dengan Barat. Jika Russia terbukti bisa bertahan terhadap segala sanksi2 Barat, tekanan akan  semakin memuncak  di  Barat untuk  memulairekonsiliasi. Positif 9 Rusia sudah cooling down pasca perestroika dan memberikan kemerdekaan pada eks USSR termasuk Ukraina. Lain dengan Barat AS NATO dan  UE  syhawatnya masih  di  Perang Dingin Positif 10 Berdasarkan data Greek Reporter, Rusia menempati posisi negara dengan kekuatan militer terkuat kedua di dunia. Peringkat ini tentu saja ditentukan berdasarkan kepemilikan  Rusia  atas armada tempur termasuk kapal perang. Positif 1739 Sekarang pasukan Rusia sedang menginvasi Ukraina.Membunuh warga yang tidak melawan. Pemerintah   Rusia   mencoba   menipu rakyat rusia dengan memberikan informasi palsu. Vladimir Putin Negatif 1740 Saya heran, kenapa pihak ukraina membuat gambar meme yang tidak berakhlak seperti ini? Apakah kalian memang tidak berakhlak Saya belum lihat pihak Rusia melecehkan Zelensky. Negatif 1741 Tindakan Barat yang provokatif sering banget bikin KremlinRussia tes kesabaran, akhirnya tuh rudal hipersonic meluncur dan meledak di dekat Rumania wilayah Ukraina Barat. Ntar kalau kesel lagi nuklir meledak di anggota UE. Negatif 1742 Ukraina rusia perang Minyak    goreng    harganya    naik Aset doni salmanan ditarik2in Gempa kerasa terus Negatif 2185 Paus Fransiskus sebut operasi khusus di Ukraina sebagai "pembantaian tidak masuk akal" tanpa "pembenaran" Negatif 1744 Ukraina tidak sadar kehancuran negaranya nyata sekarang. NATO suplai peralatan perang hanya utk test alutsita yang ada di Ukraina ibarat tinju pihak Ukraina kena Hook kiri kanan, dan Knock Out. Negatif 1745 Menurut saya mereka andil besar dalam perang itu. Mereka senang kalo ukraina hancur oleh rusia Mereka bangsa yahudi yg menyimpan dendam kepada NAZI karna bangsa mereka pernah dibntai dan sekrang Unazi sedang dibanti rusia Negatif 1746 Perang Ukraina, selain membongkar kebobrokan Barat juga membongkar semua takhayul tentang Putin. Negatif 1747 Saya tidak heran pada waktunya, jika tidak kena sanksi ekspor energi dari Eropa, Putin yg akan menutup keran minyak dan gas Negatif

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2175 Dampak perang Rusia Ukraina BBM harganya ugal2an di bebrapa negara Inih di Swedia harganya duwa Yuro Negatif 2176 Amerika tukang ngomporin aja bikin gaduh kabur ngirim senjata bukan bantuan kemanusiaannya Eropa harusnya sadar kalau perang meluas Eropa yg hancur Amerika tidak karena jauh dari Eropa pengungsi Ukraina dan kehancuran perang yg nanggung Eropa Amerika nyantai aja Negatif 2177 Sebaliknya  tantara ukraina yg ketangkap diberi tanda tambah dipantatnya Negatif 2178 karna sponsor utamanya BWT, duit paling gede dari mereka. Sama kayak dulu sebelum aston martin masuk F1 kan mereka pink, lalu jadi hijau pas aston martin masuk dan berdiri sendiri. Sama kayak Haas dulu sebelum perang rusia ukraina kan namanya URALKALI HAAS FI TEAM Negatif 2179 Tidak ada yang luar biasa, hanya mobil mewah pengungsi Ukraina di Warsawa. Negatif 2180 selama 2 minggu ini gue juga lupa sksk, pokoknya awalnya itu moasd di tunda dulu karena rusia sama ukraina itu tapi akhirnya pada drop moasd wkwk, terus tentang KAII yang sembuh..and apa lagi ya gue lupa hehe Negatif 2181 semua ini karena para ahli terlalu pede dengan prediksi perang Ukraina-Rusia ini cuma 3 hari. Tidak taunya 3 minggu lewat masih belum kelar itu konflik, malah makin melebar resiko jadi perang dunia ?? Negatif 2182 karena perang ukraina-rusia masih bakalan lama, gak jadi perkiraan para ahli yg cuma semingguan maka pasokan gandum Indonesia nanti mesti ngambil dari Canada dan US? Negatif 2183 Presiden ukraina ini bener bener komedian sih Negatif 2184 Hancur trading gegara perang rusia-ukraina ini Negatif 2185 Knpa organisasi islam dunia malah ngurusin ukraina,, mending ngurusin palestina.. ga guna ngurusin ukraina..jelas2 org2 islam ada d palestina,, mereka d jajah oleh israel fadlizon Negatif

## 3.2 Proses Pengujian
Pada tahap proses pengujian, penelitian ini  menggunakan metode Naïve Bayes dan seleksi fitur Particle Swarm Optimization. Proses pengujian metode dilakukan sebanyak 2 kali, untuk mengetahui hasil perbandingan accuracy, precision, recall dari penggabungan metode. Pada proses pengujian pertama dilakukan hanya dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan pada proses pengujian kedua menggabungkan metode Naïve Bayes dengan feature selection Particle Swarm Optimization.

## 3.3 Hasil Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  software  RapidMiner  Studio  versi  9.10.1.  Dibawah  ini merupakan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes tanpa  feature  selection  Particle  Swarm  Optimization  dengan  menggunakan  2185  data  tweets.  Proses  pengujian dilakukan dengan menggunakan software RapidMiner Studio sebagai alat bantu dalam melakukan analisis sentimen. Dibawah ini merupakan langkah-langkah dalam menganalisis sentimen.

## 3.3.1 Import Data
Data yang sudah diberikan label berjumlah 2185 data di import ke dalam software RapidMiner Studio.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 3. Import Dataset

## 3.3.2 Peroses Pengujian
Proses pengujian pertama dilakukan hanya dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Gambar 4.2 merupakan proses  pengujian  metode,  gambar  4.3  merupakan  process  document,  dan  gambar  4.4  merupakan  model  Cross Validation yang didalamnya memiliki dua bagian terpisah yaitu bagian training dan bagian testing. Bagian training digunakan  untuk  metode  Naïve  Bayes,  dan  bagian  testing  digunakan  untuk  operator  Apply  Model  serta  operator Performance, berfungsi untuk menampilkan confusion matrix, yang nantinya digunakan untuk melihat hasil accuracy, precision, dan recall.
Gambar 4. Proses Pengujian Pertama dengan Metode Naive Bayes
Gambar 5. Proses Dokumen
Gambar 6. Pemodelan Cross Validation pada Metode Naïve Bayes

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.3.3 Hasil Exampleset
Dibawah ini merupakan gambar hasil exampleset dari pengujian 2185 data dengan menggunakan metode Naïve Bayes pada software RapidMiner Studio.

## Gambar 7. Hasil ExampleSet Metode Naive Bayes

## 3.3.4 Hasil Confusion Matrix
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  cross  validation  dengan  nilai  k=10.  Dibawah  ini  merupakan hasil Confusion Matrix dari penggunaan metode Naïve Bayes pada software RapidMiner Studio.
a. Accuracy
Hasil accuracy dari penggunaan algoritma Naïve Bayes sebesar 72,71%, yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 8. Hasil Accuracy Metode Naive Bayes
b. Precision
Hasil precision dari penggunaan algoritma Naïve Bayes sebesar 72,82%, yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 9. Hasil Precision Metode Naive Bayes
c. Recall
Hasil recall dari penggunaan algoritma Naïve Bayes sebesar 72,55%, yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 10. Hasil Recall Metode Naive Bayes

## 3.4 Hasil klasifikasi sentimen
Hasil klasifikasi sentimen masyarakat terhadap konflik Rusia dan Ukraina yang dihasilkan berasal dari data training yang sebelumnya sudah dilakukan pengujian dengan dua metode. Dibawah ini merupakan gambar bar (column) hasil klasifikasi sentimen masyarakat terhadap Konflik Rusia dan Ukraina
Gambar 11. Hasil Analisis Sentimen
Dapat dilihat pada gambar bar (column) diatas bahwa dari total 2185 data tweets yang di uji dengan menggunakan metode  Naïve  Bayes  terdapat  1121  data  tweets  mengandung  sentimen  negatif  dan  1064  data  tweets  mengandung sentimen positif. Pengujian  yang dilakukan  menggunakan  metode Naïve Bayes hasilnya terdapat  1182 data tweets mengandung  sentimen  negatif  dan  963  data  tweets  mengandung  sentimen  positif.  Pengujian  yang  dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes dengan feature selection Particle Swarm Optimization hasilnya terdapat 839 data tweets mengandung sentimen positif dan 909 data tweets mengandung sentimen negatif.

## Gambar 12. Hasil Klasifikasi Sentimen
Dari gambar bar (column) diatas dapat diketahui bahwa hasil klasifikasi sentimen masyarakat dari pengujian metode Naïve  Bayes  tanpa  feature  selection  Particle  Swarm  Optimization  hasilnya  lebih  unggul  tweets  negatif  dengan persentase  55,11%  tweets  mengandung  sentimen  negatif  dan  48,89%  tweets  mengandung  sentimen  positif.  Dari pengujian  metode  Naïve  Bayes  dengan  feature  selection  Particle  Swarm  Optimization  hasilnya  tetap  lebih  unggul

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
tweets  negatif  dengan  persentase  51,30%  tweets  mengandung  sentimen  positif  dan  48,70%  tweets  mengandung sentimen positif.

## 3.5 Hasil Analisis Sentimen
Hasil analisis sentimen masyarakat mengenai konflik Rusia dan Ukraina didapatkan dari 2 metode pengujian yang  berbeda,  pengujian  pertama  hanya  menggunakan  metode  Naïve  Bayes,  dan  pengujian  kedua  menggunakan metode  Naïve  Bayes  dengan  feature  selection  Particle  Swarm  Optimization  sehingga  menghasilkan  accuracy, precision, recall sebagai berikut.
Gambar 13. Hasil Analisis Sentimen
Gambar 14. Hasil Confusion Matrix Naïve Bayes

## 3.6 Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  pengujian  dilakukan  sebanyak  2  kali,  pada  pengujian  pertama  dilakukan  hanya  dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes,  pada  pengujian  kedua  dilakukan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan feature selection Particle Swarm Optimization. Dibawah ini merupakan gambar grafik perbandingan hasil accuracy, precision,  recall  dari  metode  Naïve  Bayes  tanpa  feature  selection  PSO  dan  metode  Naïve  Bayes  dengan  feature selection PSO.

## Gambar 15. Perbandingan Hasil Accuracy
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan antara pengujian menggunakan metode Naïve Bayes tanpa feature selection Particle  Swarm  Optimization,  dan  pengujian  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan  feature  selection  Particle Swarm  Optimization,  dapat  dilihat  pada  gambar  4.20  bahwa  nilai  accuracy  yang  didapatkan  meningkat  sebanyak 2.92% dari 72,71% menjadi 75,63%.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 16. Perbandingan Hasil Recall
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan antara pengujian menggunakan metode Naïve Bayes tanpa feature selection Particle  Swarm  Optimization,  dan  pengujian  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan  feature  selection  Particle Swarm  Optimization,  dapat  dilihat  pada  gambar  4.21  bahwa  nilai  precision  yang  didapatkan  meningkat  sebanyak 2.95% dari 72,73% menjadi 75.68%.
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan antara pengujian menggunakan metode Naïve Bayes tanpa feature selection Particle  Swarm  Optimization,  dan  pengujian  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan  feature  selection  Particle Swarm Optimization, dapat dilihat pada gambar 4.22 bahwa nilai recall yang didapatkan meningkat sebanyak 2.95% dari 72,65% menjadi 75,6%.

## Gambar 17. Perbandingan Hasil Pengujian Pertama dan Kedua

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa:  Pengujian  yang  dilakukan  dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan feature selection Particle Swarm Optimization dalam menganalisis sentimen masyarakat mengenai konflik Rusia dan Ukraina  pada sosial  media twitter hasil klasifikasi  yang didapat dari total 2185 data tweets, 1064 tweets mengandung sentimen positif dan 1121 tweets mengandung sentimen negatif. Dapat Diketahui  bahwa  55,11%  pengguna  twitter  berkomentar  negatif  dan  44,89%  pengguna  twitter  berkomentar  positif mengenai konflik Rusia dan Ukraina. Dengan melihat dari hasil data analisis sentimen diatas, dimana angka pengguna twitter yang berkomentar negatif lebih tinggi, maka dapat disimpulkan bahwa masyarakat Indonesia khawatir terhadap lonjakan  harga  bahan-bahan  pokok  kebutuhan  sehari-hari,  ditunjukkan  dengan  salah  satu  tweet  yang  berkomentar mengenai naiknya harga minyak dan BBM. Penggunaan feature selection Particle Swarm Optimization pada metode Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen masyarakat mengenai konflik Rusia dan Ukraina pada social media twitter dapat meningkatkan nilai accuracy, precision, dan recall. Nilai accuracy yang didapatkan meningkat sebanyak 2.92% dari  72,71%  menjadi  75,70%,  nilai  precision  yang  didapatkan  meningkat  sebanyak  2,95%  dari  72,73%  menjadi 75,68%, dan nilai recall yang didapatkan meningkat sebanyak 2,95% dari 72,55% menjadi 75,6%.Pembahasan adalah penjelasan dasar, hubungan dan generalisasi yang ditunjukkan oleh hasil. Uraiannya menjawab pertanyaan penelitian. Jika ada hasil yang meragukan maka tampilkan secara objektif.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  peneliti  ucapkan  kepada  semua  pihak  yang  telah  mendukung  dalam  penelitian  ini,  harapannya  hasil penelitian ini bisa menjadi bahan dasar dan acuan pembelajaran serta penelitian selanjutnya.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 355 - 366 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 418 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## REFERENCES
[1]  R. Andriani and J. Attata, “Upaya Resolusi Konflik Rusia-Ukraina,” no. March, pp. 1–12, 2022. [2]  et al. Kurniadi, Y U., “Nusantara ( Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial ),” Nusant. J. Ilmu Pengetah. Sos., vol. 7, no.
2, pp. 408–420, 2020.
[3]  G. Ukraina, “Geopolitik Ukraina terhadap Rusia dan Uni Eropa,” vol. 2, no. 2, pp. 94–102, 2022.
[4]  Y.  Cahyono,  “Analisis  Sentiment  pada  Sosial  Media  Twitter  Menggunakan  Naїve  Bayes  Classifier  dengan Feature Selection Particle Swarm Optimization dan Term Frequency,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 2, no. 1, p. 14, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i1.1500.
[5] H. Nasyuha, I. Purnama, A. Sidabutar, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kerani Timbang Lapangan Terbaik Menerapkan Metode Operational Competitiveness Rating  Analysis ( OCRA ),” vol. 6, pp. 355–361, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3475.
[6] Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[7] M.  Bobbi,  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Esabella,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[8] N.  Oktari,  D.  P.  Utomo,  S.  Aripin,  and  A.  Karim,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating Analysis ( OCRA ) Dalam Penerimaan Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu ( PKWT ),” vol. 3, no. 3, pp. 218–226, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i3.1471.
[9] M. V. Siagian and A. Karim, “OTOMATRIKS : Pengembangan Model Pembangkitan Bilangan Acak Dalam Pembuatan Soal Matriks Secara Otomatis,” vol. 4, no. 1, pp. 127–131, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2280.
[10] Rizal, S. R. Siregar, S. Armasari, and A. Karim, “Penerapan Metode Weighted Product ( WP ) Dalam Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manager Penjualan,” vol. 3, no. 3, pp. 312–316, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1094.