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

## 68
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .
Optimasi Algoritma Naive Bayes Untuk Menganalisis Sentimen Pada Konten Pemindahan Ibu Kota di Youtube
Widia 1 , Zalfa Yunda Aqsalia 2 , Septiana Sari 3 , Nabila Umi Khoirunisa 4 , Fandi Kurniawan 5
1,2,3,4,5 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi,
Universitas Muhammadiyah Kotabumi, Lampung, Idnonesia Email: widia.2059201029@umko.ac.id 1 ,  zalfa.2059201030@umko.ac.id 2 , septi.2059201033@umko.ac.id 3 , nabil.2059201034@umko.ac.id 4 , fandi.kurniawan@umko.ac.id 5

## Abstrak
Pemindahan  ibu  kota  merupakan  salah  satu  kebijakan  pemerintah  yang  paling kontroversial  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Kebijakan  ini  memunculkan bermacam sentimen dari masyarakat, baik yang mendukung maupun menentang. Analisis  sentimen  ialah  teknik  yang  diperlukan  dalam  memahami  sentimen masyarakat  terhadap  suatu  topik.  Dalam  penelitian  ini,  analisis  sentimen mengenai transfer modal memanfaatkan algoritma Naive Bayes . Komentar pada video YouTube yang membahas tentang transfer modal merupakan data yang di gunakan  pada  penelitian  ini.  Komentar-komentar  tersebut  dibagi    menjadi  dua golongan,  antara  lain  sentimen  positif  dan  sentimen  negatif.  Hasil  riset menunjukkan  sentimen  masyarakat  terhadap  transmisi  ibu  kota  masih terpolarisasi.  Mayoritas  masyarakat  mempunyai  sentimen  negatif  terhadap kebijakan ini, sementara sebagian kecil mempunyai sentimen positif. Penelitian ini  memberikan  gambaran  mengenai  sentimen  masyarakat  terhadap  transfer modal. Hasil penelitian ini dapat digunakan pemerintah untuk memahami aspirasi masyarakat dan meningkatkan komunikasi dengan masyarakat terkait kebijakan ini.
Kata  Kunci :  Analisis  Sentimen,  Pemindahan  Ibu  Kota,  Media  Sosial,  YouTube, Algoritma Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Rencana pemindahan ibu kota Indonesia menjadi topik paling hangat yang dibicarakan di berbagai kalangan. Banyak yang mengungkapkan pendapat mereka di platform media sosial, dan YouTube jadi sorotan utama. Dikenal sebagai  platform  populer  di  Indonesia,  YouTube  menjadi  tempat  para pejabat  berbagi  pemikiran  mereka.  Ini  karena  YouTube  seringkali

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Widia, Zalfa Yunda Aqsalia, at all | 69
mengangkat  topik  terkini,  termasuk soal  pemindahan  ibu  kota  baru  ini. Masyarakat yang antusias mengikuti perkembangan isu ini, menciptakan diskusi yang dinamis dan beragam di platform ini."
Tidak  hanya  di  YouTube,  isu  pemindahan  ibu  kota  ini  juga  ramai diperbincangkan  di  Twitter,  tempat  orang-orang  secara  aktif  berbagi pandangan  mereka.  Platform  ini  menjadi  saksi  bisu  dari  beragam tanggapan masyarakat terhadap keputusan pemerintah. Twitter, dengan formatnya yang singkat dan langsung, memungkinkan persebaran opini dan informasi dengan cepat, memperkuat keterlibatan publik dalam isu nasional ini [1].
Ide untuk memindahkan ibu kota negara sebenarnya bukan baru. Mulai dari zaman Presiden Soekarno hingga Susilo Bambang Yudhoyono, ide ini sudah muncul, namun belum pernah terwujud. Pada tanggal 29 April 2019, Presiden  Joko  Widodo  membuat  keputusan  bersejarah  untuk memindahkan ibu  kota dari Pulau Jawa. Langkah ini merupakan bagian dari  upaya  lebih  luas  untuk  mendistribusikan  pembangunan  dan pertumbuhan ekonomi secara lebih merata di seluruh negeri [2].
Penelitian ini menarik karena menggunakan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan  komentar  di  YouTube,  terkait  rencana  pemindahan ibu kota. Menariknya, penelitian ini juga membandingkan tingkat akurasi dari  hasil  klasifikasi  tersebut.  Komentar-komentar  di  YouTube  ini dikategorikan  ke  dalam  sentimen  positif  atau  negatif,  memberikan gambaran beragam opini masyarakat [3]. Ini mengungkapkan bagaimana teknologi dan algoritma dapat membantu  memahami pandangan publik terhadap isu sosial dan politik [4].
Di YouTube, diskusi tentang kebijakan pemindahan ibu kota ini semakin seru.  Ada  yang  mendukung,  namun  tak  sedikit  yang  menyatakan ketidaksetujuan  mereka  [5].  Diversitas  pandangan  ini  menunjukkan betapa topik ini memicu berbagai reaksi dan membuka ruang untuk dialog yang lebih inklusif dan mendalam.
Text  mining,  atau  penambangan  teks,  adalah  teknik  untuk  menggali informasi dari berbagai sumber teks, seperti artikel, buku, atau komentar di  media  sosial.  Ini  merupakan  bagian  dari  penambangan  data,  yang bertujuan untuk mengekstrak informasi dari data tidak terstruktur. Dalam konteks  ini,  text  mining  digunakan  untuk  mengidentifikasi  topik  utama

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
atau gagasan dari sebuah teks [6]. Algoritma Naive Bayes, misalnya, bisa digunakan untuk menentukan sentimen dari teks tersebut. Pemanfaatan text mining dalam studi ini membuka peluang besar dalam analisis opini publik dan pemahaman tren sosial.
2. METODE

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian seperi yang diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Widia, Zalfa Yunda Aqsalia, at all | 71
Berdasarkan Gambar 1 berikut adalah penjelasan dari tahapan Penelitian.
1) Melakukan  analisis  komentar  pengguna  di  YouTube  untuk menemukan masalah pada Pemindahan Ibu Kota.
2) Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menjelaskan  secara  rinci bagaimana  penelitian  tersebut  akan  dilakukan,  yaitu  dengan mengklasifikasikan  komentar  YouTube  berdasarkan  sentimennya menggunakan algoritma  Naive  Bayes ,  dan  kemudian  menghitung akurasi klasifikasi tersebut menggunakan Rapidminer .
3) Studi  pustaka  adalah  proses  pencarian  dan  analisis  literatur  yang relevan  dengan  permasalahan  yang  akan  diteliti.  Tujuannya  adalah untuk menemukan teori-teori yang dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan penelitian dan sebagai dasar untuk penelitian.
4) Pengumpulan data dilakukan dengan cara mengumpulkan komentar pengguna  YouTube  menggunakan  ekstensi Dataminer .  Komentar yang dikumpulkan kemudian dikategorikan berdasarkan sentimennya, yaitu positif atau negatif.
5) Data preprocessing ialah  tahap  paling  penting  pada  proses  data mining. Akan tetapi data yang digunakan tidak selalu dalam kondisi yang ideal. Biasanya data tersebut terdapat ditemukan permasalahan sehingga berdampak pada hasil proses data mining , seperti missing value ,  data redundant , outliers ,  atau  format  data  yang  tidak  sesuai dengan  sistem.  Maka  sangat  diperlukannya  tahapan  preprocessing untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  terdapat  tahapan  yang  di lalui yaitu:
a) Data dibersihkan dengan cara mengubah huruf besar ke huruf kecil,  menghilangkan  karakter non-alfabet , delete  username atau mentions , menghapus hashtag, dan menghilangkan URL atau link pada komentar.
b) Proses  penyaringan  dilakukan  untuk  menghilangkan  kata- kata yang tidak relevan dari hasil pemisahan kata. Selain itu, tanda  baca  dan  kata  yang  sering  digunakan  dalam  bahasa sehari-hari  juga  dihilangkan.  Kata-kata  tersebut  disebut stopword ,  seperti  kata  penghubung,  kata  depan,  dan  kata keterangan waktu.
c) Pada  tahap stemming ,  kata-kata  yang  telah  ditambahi imbuhan diubah menjadi bentuk dasarnya.
d) Pada  tahap tokenizing ,  teks  akan  dipecah  menjadi  kata-kata berdasarkan spasi.
6) Data yang telah diberi label dikelompokkan menjadi dua bagian, yaitu data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  digunakan  untuk  melatih  model,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
sedangkan data uji digunakan untuk mengevaluasi model. Data latih dan data uji dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu: Data latih dengan jumlah  yang  lebih  sedikit  dari  pada  data  uji  dan  data  latih  dengan jumlah yang lebih banyak daripada data uji.
7) Pada tahap analisis dan hasil penelitian ini, klasifikasi yang digunakan adalah  algoritma  Naive  Bayes.  Algoritma  ini  merupakan  metode klasifikasi yang menggunakan probabilitas untuk menentukan kelas suatu data.

## 2.2 Algoritma Naive Bayes
Algoritma  Naive  Bayes adalah  algoritma  yang  memperkirakan kemungkinan  suatu  data  uji  termasuk  ke  dalam  kategori  tertentu berdasarkan probabilitas dari setiap fitur data uji tersebut [7].
Gambar 2 . Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  naive  bayes bekerja  dengan  membaca  data  pelatihan, menghitung  probabilitas  kemunculan  setiap  kata,  dan  menghasilkan prediksi untuk data baru. Jika data yang dianalisis adalah data numerik, maka algoritma naive bayes juga akan menghitung mean, standar deviasi, dan probabilitas dari setiap data numerik.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Widia, Zalfa Yunda Aqsalia, at all | 73

## 2.3 Data Mining
Data mining adalah proses untuk menemukan pola-pola yang berguna dari kumpulan  data  yang  besar  menggunakan  komputer. Data  mining dapat dibagi  menjadi  beberapa  jenis,  yaitu  prediksi,  estimasi,  klasifikasi, pengelompokan, dan asosiasi. Data mining merupakan salah satu teknik pembelajaran  komputer  yang  memiliki  beberapa  tahapan  untuk menghasilkan pemahaman. Berikut adalah proses pengolahan data mining [8].

## Gambar 3. Tahapan Data Mining
Proses data mining atau Knowledge Discovery in Database (KDD) terdiri dari beberapa tahapan, yaitu:
1) Integrasi Data: Tahap awal proses penambangan data, data dari berbagai  sumber  dikumpulkan  dan  digabungkan  menjadi  satu kesatuan.
2) Pemilihan Data: Proses memilah data yang relevan dari kumpulan data yang besar. Proses ini dilakukan dengan mempertimbangkan kriteria tertentu, seperti variabel yang diminati, sampel data yang mewakili, atau tujuan dari proses data mining .
3) Pembersihan  Data:  proses  untuk  memastikan  bahwa  data  yang sudah tersimpan adalah data yang benar dan akurat.
4) Transformasi Data:  proses  untuk  menyempurnakan  data  agar sesuai dengan kebutuhan analisis.
5) Data Mining : Proses untuk menemukan pola yang menarik dalam data,  dengan  menggunakan  teknik  tertentu  yang  disesuaikan dengan tujuan data mining.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
6) Evaluasi: proses untuk menganalisis dan mengukur nilai pola yang ditemukan melalui proses data mining.
7) Pengetahuan / Knowledge : Informasi yang diperoleh dari proses data mining dan dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik.

## 2.4 Text Mining
Text mining adalah proses untuk mengekstrak informasi dari kumpulan dokumen  dengan  menggunakan  metode  analisis  data.  Metode  analisis tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  dokumen berdasarkan topik atau temanya, atau untuk mengelompokkan dokumen berdasarkan  kesamaannya.  Sumber  data  yang  digunakan  dalam penambangan  teks  adalah  kumpulan  pola  bahasa  alami  yang  dapat menganalisis  data  teks  yang  tidak  terstruktur.  Analisis  sentimen  adalah salah satu cabang ilmu penambangan teks yang mempelajari cara untuk menganalisis  emosi  yang  terkandung  dalam  suatu  teks.  Tujuan  dari analisis sentimen adalah untuk menentukan apakah suatu teks memiliki sentimen positif, negatif, atau netral. [9]. Text mining dapat dibagi menjadi 7  bidang  berdasarkan  karakteristiknya.  Meskipun  memiliki  perbedaan bidang,  ketujuh  bidang  tersebut  memiliki  keterkaitan  satu  sama  lain. seperti yang tertera pada Gambar 4.
Gambar 4. Bidang Text Mining

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Widia, Zalfa Yunda Aqsalia, at all | 75

## 2.5 Text Preprocessing
Text Preprocessing merupakan sebuah proses untuk membersihkan dan menyiapkan data mentah untuk dianalisis. Proses ini biasanya dilakukan dengan cara menghapus data yang tidak relevan atau mengubah data agar lebih  mudah  dianalisis.  Preprocessing  sangat  penting  dalam  analisis sentimen, terutama di media sosial, karena teks di media sosial sering kali informal,  tidak  terstruktur,  dan  berisi noise [2]. Pre-Processing  Text memiliki tahapan berikut :
a. Cleansing atau  Pembersihan  teks  adalah  proses  untuk menghilangkan  tanda  baca  dan  karakter  yang  tidak  relevan  dari teks.  Proses  ini  dilakukan  untuk  membuat  teks  lebih  mudah dianalisis dan meningkatkan akurasi hasil analisis.
b. Transform case , Proses dimna mengubah semua huruf pada teks menjadi  huruf  kecil.  Transformasi  huruf  dilakukan  untuk memudahkan analisis teks.
c. Tokenization, adalah proses memecah teks menjadi unit-unit kecil yang lebih mudah dianalisis.
d. Stopwords adalah  kata-kata  umum  yang  tidak  memberikan informasi  penting  dalam  analisis  teks. Stopword biasanya digunakan  dalam  mesin  pencari  untuk  menghilangkan  kata-kata yang tidak relevan dengan pencarian.

## 2.6 Analisis Sentimen
Analisis sentimen merupakan proses dalam menyelidiki emosi yang ada disetiap  teks.    Analisis  sentimen  ini  bisa  digunakan  sebagai  penentu apakah suatu teks mengandung emosi netral, negatif ataupun positif. YouTube ialah platform media sosial yang menyuguhkan tontonan serta dapat mengunggah dan membagikan video tanpa berbayar. YouTube bisa di  akses  dengan  mudah,  pada  Oktober  2019  YouTube  merupakan peringkat kedua sebagai platform paling popouler di dunia dengan jumlah penguna mencapai 2 miliar orang[6].
Metode Naive Bayes Naive Bayes merupakan cara yang sangat sederhana serta  cepat  dalam  memprediksi  kelas  pada  suatu  sampel.  Metode  yang digunakan  ialah  teorema  bayes  dengan  menghitung  probabilitas munculnya fitur-fitur tertentu disuatu kelas. Contoh, memprediksi apakah ada  seseorang  dengan    pekerjaan  bergaji  tinggi,  untuk  mengetahuinya maka yang digunakan ialah metode Naive Bayes dengan fitur usia,  jenis

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
kelamin dan pendapatan. Jika sudah  mempunyai data pekerjaan bergaji tinggi  kita  dapat  dengan  mudah  menghitung  probabilitas  yang  muncul disetiap  fitur  kelasnya.  Kemudian  probabilitas  tadi  digunakan  untuk memprediksi apakah seseorang dengan fitur tertentu memiliki pekerjaan bergaji tinggi atau tidak [10].

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Alur dalam membuat program analisis dilakukan dalam beberapa tahap seperti terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tahapan Project
Sesuai gambar 5 pengumpulan data opini dari Youtube dilakukan dengan bantuan  website https://netlytic.org/ yang  menyediakan tools untuk melakukan proses crawling dataset dengan cepat. Dengan website netlytic Anda dapat mengambil data Youtube untuk jangka waktu tertentu, kata kunci  tertentu,  atau  mengekspornya  ke  format  tertentu.  Penelitian  ini menggunakan 1175 opini yang bernilai positif dan negatif dan diberi label secara manual[11]. Untuk contoh Youtube yang telah dilabeli dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Widia, Zalfa Yunda Aqsalia, at all | 77
Tabel 1 Opini Youtube

## 3.1 Crawling Data
Di  tahapan crawling peneliti  menggunakan google  colab  python untuk memperoleh data sekitar 1.175 komentar, setelah itu perlu dilakukannya cleansing  data atau  menghapus  data missing  value , redudance serta duplicate
3.2 Pre-Processing
Proses pre-processing merupakan  langkah  awal  dalam  pembelajaran mesin yang bertujuan untuk mempersiapkan data agar dapat digunakan oleh  model  pembelajaran  mesin  secara  efektif.  Berikut  tahapan pre- processing data :
Gambar 6. Proses Pre Processing Data
Proses awal dari pengolahan data adalah membaca file excel yang berisi data  yang  telah  dikumpulkan  dari  proses crawling .  Kemudian,  data dibersihkan dari penyimpanan khusus untuk memisahkan data yang tidak diperlukan. Selanjutnya, data difilter untuk menghapus kolom data kosong dan data yang ganda. Setelah semua tahapan selesai, data disimpan dalam file excel baru sebagai kumpulan data yang siap digunakan untuk analisis sentiment.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Tahap berikutnya ialah dengan melakukan stemming guna menghilangkan imbuhan  pada  kata-kata  yang  sudah  di  poses,  sehingga  keluaran  dari proses pre-processing bisa  digunakan  sebagai  perhitungan  mengunakan algoritma naive bayes classfier ataupun support vector machine . Di proses stemming untuk  penelitian  yang  sedang  di  lakukan  ini  menggunakan aplikasi web  online di  situs gataframework.com ,  lalu  dibubuhkan  oleh stemming dengan menggunakan file regexp, seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Rangkaian Proses Pada Rapidminer

## 3.3 TF-IDF
Setelah dataset dilabeli, dataset tersebut harus berbentuk angka. Dataset berbentuk  angka  dapat  diubah  dengan  metode  TF-IDF.  Metode  ini berfungsi  untuk  menentukan  seberapa  besar  keterkaitan  suatu  kata dengan dokumen. Keterkaitan tersebut diukur dengan memberikan nilai pada setiap kata [4].
TF: Frekuensi Jangka IDF: Frekuensi Dokumen Terbalik

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Widia, Zalfa Yunda Aqsalia, at all | 79 Gambar 8. Hasil TF=IDF
Gambar 9. Hasil Total TF-IDF

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3.4 WordCloud
Word cloud adalah visualisasi yang menampilkan kata-kata dari kumpulan data teks. Ukuran kata dalam word cloud menunjukkan seberapa sering kata tersebut muncul dalam kumpulan data teks[3].
Gambar 10. Word Cloud Hasil Analisa

## 3.5 Naïve Bayes Classifier
Dalam Penelitian ini menggunakna salah satu algoritma Naïve Bayes . Ini sudah  biasa  melihat  tingkat  akurasi algoritma untuk  melakukan  proses analisis  sentiment.  Dengan  bantuan  aplikasi  rapidminer  digunakan operator Naïve Bayes Classifier untuk tersebut percobaan seperti gambar dibawah ini [11].
Gambar 11. Naïve Bayes Classifier Operator

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Widia, Zalfa Yunda Aqsalia, at all | 81
Pada algoritma Naïve Bayes Classifier dataset yang digunakan berjumlah 1175 total keseluruhan yang sudah dibersihkan atau difilter pada proses sebelumnya, selanjutnya data dibagi menjadi 74% data latih dan 26% data uji dengan pembagian data latih yang digunakan 875 yang sudah diberi sentiment  dan  data  uji  298  yang  tidak  diberi  sentiment.  Hasil  nilai akurasinya berada pada angka 93,71% seperti gambar dibawah ini.

## Gambar 12. Akurasi Naïve Bayes Classifier
Hasil  uji  akurasi  menunjukkan  bahwa algoritma Naïve  Bayes  Classifier dapat  mengklasifikasikan  sentimen  komentar  YouTube  dengan  benar sebanyak 93,71%. Artinya, dari 298 komentar YouTube yang tidak diberi sentiment, algoritma Naïve Bayes Classifier dapat mengklasifikasikannya dengan  benar  sebanyak  278  komentar.  Berikut  adalah  beberapa  faktor yang dapat mempengaruhi akurasi algoritma Naïve Bayes Classifier :
1) Kualitas data pelatihan: Kualitas data pelatihan akan berpengaruh terhadap akurasi algoritma Naïve Bayes Classifier . Data pelatihan yang  bersih  dan  relevan  akan  menghasilkan  akurasi  yang  lebih tinggi.
2) Pemilihan fitur: Pemilihan fitur yang tepat juga akan berpengaruh terhadap  akurasi algoritma  Naïve  Bayes  Classifier .  Fitur  yang relevan akan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi.
3) Asumsi naive : Asumsi naive yang digunakan oleh algoritma Naïve Bayes  Classifier dapat  berpengaruh  terhadap  akurasi  algoritma tersebut.  Asumsi naive yang  tidak  tepat  dapat  menghasilkan akurasi yang lebih rendah.
Secara  umum,  hasil  kesimpulan  dari  Netlytic  ini  menunjukkan  bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier dapat menjadi pilihan yang tepat untuk menganalisis sentimen komentar YouTube.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 4 SIMPULAN
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  atau  model  memiliki  presisi  yang sempurna  (100%)  dalam  mengklasifikasikan  kelas  positif,  yang  seperti prediksi positif yang diberikan adalah benar. Namun, recall  untuk kelas positif adalah 92,64%, yang berarti ada beberapa kasus positif yang tidak terdeteksi  oleh  sistem  atau  model.  Untuk  kelas  negatif,  presisi  adalah 69,95%, yang berarti Sebagian kecil dari prediksi negatif mungkin salah. Namun, recall untuk kelas negatif adalah 100%, yang berarti semua kasus negatif teridentifikasi dengan benar.

## REFERENSI
[1] D. J. Putnarubun and C. F. Palembang, “ Penerapan Metode Machine Learning-Naive Bayes Pada Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Negara Baru ,” vol. 02, no. 01, pp. 57– 66, 2023.
[2] H.  Dhery,  A.  Assyam,  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Twitter Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota  Negara  Ke  IKN  Nusantara
Menggunakan  Orange  Data  Mining,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 341 – 349, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.957.
[3] R.  S.  Muhammad  Yasir,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes , Decision Tree , Random Forest Terhadap Analisis Sentimen Kenaikan  Biaya  Haji  2023  Pada  Media  Sosial  Youtube,” J.  Cahaya
Mandalika , vol. 3, no. 2, pp. 180 – 192, 2023.
[4] S.  Mulyani  and  R.  Novita,  “Implementation  of  the  Naive  Bayes Classifier  Algorithm  for  Classification  of  Community  Sentiment About Depression on Youtube,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 5, pp. 1355 –
1361, 2022.
[5] D. Pramana, M. Afdal, Mustakim, and I. Permana, “Analisis Sentimen Terhadap  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Classifier dan K- Nearest Neightbors,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1306 – 1314, 2023.
[6] N. S. Wardani, A. Prahutama, and P. Kartikasari, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Negara Dengan Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Model Bernoulli Dan Multinomial,” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 237 – 246, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27963.
[7]  S. I. Muhamad, “Sentimen Analisis Pada Media Sosial Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Nbc),” Teknologipintar.org , vol. 3, no.
2, p. 1, 2023.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 2, May 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Widia, Zalfa Yunda Aqsalia, at all | 83
[8] V. 10 N. 3 M. 2020 I. : 2407 -3903 Nugroho, Agung, Dzulatkha, Alfatan, “SIGMA - Jurnal Teknologi Pelita Bangsa SIGMA - Jurnal Teknologi
Pelita  Bangsa,” SIGMA  -  J.  Teknol.  Pelita  Bangsa  167 ,  vol.  10,  no. September, pp. 167 – 172, 2020.
[9] Rina Noviana and Isram Rasal, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan Svm Untuk Analisis Sentimen Boy Band Bts Pada Media Sosial Twitter,” J.  Tek.  dan  Sci. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  51 – 60,  2023,  doi:
10.56127/jts.v2i2.791.
[10]  Syahril  Dwi  Prasetyo,  Shofa  Shofiah  Hilabi,  and  Fitri  Nurapriani, “Analisis  Sentimen  Relokasi  Ibukota  Nusantara  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  dan  KNN,” J.  KomtekInfo ,  vol.  10,  pp.  1 – 7,
2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[11] F. Kurniawan and Q. Al Qorni, “Exploring Sentimen Analysis Using Machine  Learning:  A  Case  Study  on  Partai  Demokrasi  Indonesia Perjuangan (PDIP) in the 2024 General Election,” Sinomics J. | Vol. , vol. 2, no. 4, pp. 911 – 920, 2023.