Abstrak : Sesuai dengan sistem pemerintahan yang demokratis, Indonesia mengizinkan setiap partai politik atau gabungan partai  yang  mencalonkan  diri  dalam  pemilihan  umum  untuk  mencalonkan  sendiri  calon  presiden  dan  wakil  presiden, asalkan  calon  tersebut  memenuhi  persyaratan  hukum.  Pemilihan  presiden  dijadwalkan  pada  tahun  2024.  Seorang  tokoh politik  yang  ingin  mencalonkan  diri  sebagai  presiden  pada  saat  itu  harus  sangat  bergantung  pada  opini  publik  untuk mendapatkan dukungan. Menjelang pemilu 2024, partai politik semakin beralih ke media sosial untuk menyebarkan pesan mereka dan meningkatkan dukungan mereka.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan tingkat dukungan dua kandidat utama presiden dan wakil  presiden tahun 2024 di Twitter untuk menentukan proporsi tweet yang positif, negatif, atau  netral.Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  tingkat  dukungan  dua  kandidat  utama  presiden  dan wakil  presiden  tahun  2024  di  Twitter  untuk  menentukan  proporsi  tweet  yang  positif,  negatif,  atau  netral.  Dari  hasil pengujian,  menggunakan  1749  tweet  didapatkan  hasil  Partai  Demokrat  akurasi  89,39%,  precision  100%,  recall  86,71%, dan  nilai  F-1  92,88%.  Partai  PDIP  akurasi  96,60%,  precision  95,10%,  recall  100%  dan  nilai  F-1  97,49%.  Partai  PKS akurasi 98,74%, precision 98,18%, recall 100% dan F-1 99,08%.

## Kata Kunci—Analisis Sentimen, Partai Politik, Popularitas, Twitter, Naive Bayes Classifier
Abstract : In  accordance  with  a  democratic  system  of  governance,  Indonesia  allows  every  political  party  or  coalition  of parties running in general elections to nominate their own presidential and vice-presidential candidates, provided that these candidates  meet  the  legal  requirements.  The  presidential  election  is  scheduled  for  the  year  2024.  A  political  figure  who wishes to run for president at that time must rely heavily on public opinion to gain support. As the 2024 election approaches, political parties are increasingly turning to social media to disseminate their messages and boost their support. The aim of this research is to compare the levels of support for the two main presidential and vice-presidential candidates in 2024 on Twitter in order to determine the proportion of tweets that are positive, negative, or neutral. The research objectives include comparing  the  levels  of  support  for  the  two  main  presidential  and  vice-presidential  candidates  in  2024  on  Twitter  to determine the proportion of positive, negative, or neutral tweets. The test results, using 1,749 tweets, yielded the following outcomes:  Demokrat  party  Accuracy  of  89.39%,  Precision  of  100%,  Recall  of  86.71%,  and  F-1  Score  of  92.88%.  PDIP party Accuracy 96.60%, Precision 95.10%, Recall 100%, and F-1 Score 97.49%. PKS party: Accuracy 98.74%, Precision 98.18%, Recall 100%, and F-1 Score 99.08%.
Keywords— Sentiment Analysis, Political Parties, Popularity, Twitter, Naive Bayes Classifier

## I. P ENDAHULUAN
ndonesia adalah negara demokrasi, setiap partai politik atau gabungan partai yang mencalonkan diri dalam  pemilihan  umum  dapat  mencalonkan  sendiri  calon  presiden  dan  wakil  presiden,  asalkan memenuhi  persyaratan  hukum.  Pemilihan  presiden  dijadwalkan  pada  tahun  2024.  Seorang  tokoh politik  yang  ingin  mencalonkan  diri  sebagai  presiden  pada  saat  itu  harus  sangat  bergantung  pada opini  publik  untuk  mendapatkan  dukungan.  Banyak  kelompok  politik  menggunakan  komunitas online  untuk  membangun  dukungan  bagi  kandidat  mereka  menjelang  pemilu  2024[1].  Setelah pemerintah, legislatif, dan masyarakat, pers menempati posisi terpenting keempat. Tak dapat disangkal bahwa media berfungsi sebagai pengawas yang dapat menjaga demokrasi dan kepentingan publik tetap hidup dan sehat[2]. Beberapa peneliti telah menyimpulkan hal tersebut.
Emosi masyarakat dapat tersampaikan melalui kicauan di layanan jejaring sosial Twitter. Twitter adalah salah satu platform paling populer untuk mempromosikan komunikasi partai politik[3]. Banyak

## A NALISIS S ENTIMEN T ERHADAP P OPULARITAS

## P ARTAI P ENDUKUNG C APRES 2024 DI T WITTER

## M ENGGUNAKAN A LGORITMA N AÏVE B AYES

## C LASSIFIER
Dewi Astria Faroek 1) , Muhammad Yusuf *2) , Grace Syatauw 3)
1, 2, 3) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Sorong
1, 2, 3) Jalan Pendidikan No. 27, Kec. Sorong Timur, Kota Sorong, Papua Barat Daya, Indonesia, kode pos: 98416 e-mail: dewiastriafaroek@um-sorong.ac.id 1) , yusuf@um-sorong.ac.id 2) , syatauwgrace@um-sorong.ac.id 3)
I
Diterima Redaksi: 14 Oktober 2023; Revisi Akhir:29 Oktober 2023;  Diterbitkan Online:30 November 2023
kelompok  politik  yang  berebut  perhatian  pemilih  dengan  menggunakan  Twitter  untuk  menyebarkan pesan mereka menjelang pemilu 2024. Pendapat positif dan negatif orang dapat didengar dan dibagikan di  jejaring  sosial  Twitter.  Karena  banyaknya  informasi,  mengkategorikan  pendapat  ini  secara  manual merupakan  proses  yang  sulit  dan  memakan  waktu.  Memproses  data  tweet  untuk  membedakan  antara tanggapan positif, negatif, dan netral diperlukan jika seseorang ingin mempelajari apa yang ditanggapi orang di platform Twitter. Oleh karena itu, penting untuk menentukan nada keseluruhan umpan balik. Peneliti  tertarik  untuk  menggunakan  teknik  pembelajaran  mesin  untuk  menilai  kepercayaan  dari tumpukan  data  ini.  Teknik  Naive  Bayes  Classifier  digunakan  untuk  mengurutkan  data.  Teknik  ini adalah pendekatan pembelajaran mesin probabilistik[4][5].
Beberapa  hasil  penelitian  terkait  analisis  sentimen  yaitu  implementasikan  algoritma  DBSCAN untuk  melakukan penambangan teks pada data  Twitter untuk  menganalisis pola voting di  Pekanbaru , Indonesia[6].  Temuan  studi  tersebut  menguatkan  hasil  pemilihan  walikota  dan  wakil  walikota  di Pekanbaru,  yang  masing-masing  dimenangkan  oleh  Firdaus  dan  Ayat.  Analisis  sentimen  Twitter menggunakan  metode  ranking  naive  bayes,  untuk  calon  presiden  Indonesia  2014.  Berdasarkan  hasil jajak  pendapat  ini,  47,7%  responden  memiliki  opini  positif  terhadap  pasangan  Prabowo  Subianto  dan Hatta  Rajasa  ,  sedangkan  26,4%  memiliki  opini  negatif.  Sebaliknya,  tandem  Joko  Widodo  dan  Jusuf Kalla  memperoleh  38%  dukungan  dan  34%  ketidaksetujuan.dengan)  menggunakan  mesin  vektor dukungan  Twitter  untuk  menganalisis  sentimen  pemilih  terhadap  calon  presiden  2020.  Kata  kunci terkait  Jokowi  diklasifikasikan  dengan  akurasi  86,82  persen  oleh  algoritma  klasifikasi  SVM  dan  kata kunci terkait Prabowo diklasifikasikan dengan akurasi 86,27 persen dalam penelitian ini.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  peneliti  tertarik  untuk  mengambil  penelitian  dengan  judul “Analisis  Sentimen  Popularitas  Partai  Pendukung  Capres  2024  di  Twitter  Menggunakan  Algoritma Nave  Bayes  Classifier”  berdasarkan  uraian  di  atas.  Bertujuan  untuk  membandingkan  popularitas pendukung  capres  2024  yang  akan  menjadi  capres  dan  cawapres  2024  ,  penelitian  ini  berupaya mengidentifikasi tweet mana yang positif, negatif, atau netral.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Analisis Sentimen
Analisis sentiment bagian dari penambahan teks yang berfokus pada pendapat, perasaan, emosi, dan perilaku pengguna terhadap sesuatu seperti layanan, produk, orang, organisasi, dan atribut lainnya. Dalam  era  digital  yang  penuh  dengan  data  teks  yang  diproduksi  oleh  pengguna  melalui  berbagai platform online, pemahaman sentimen menjadi semakin relevan[7].
Analisis  sentiment  adalah  pendekatan  dalam  ilmu  data  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi, mengevaluasi, dan memahami sentiment, opini, atau emosi yang terkandung dalam teks, seperti ulasan pelanggan, tweet, artikel berita, dan lainnya. Analisis sentiment telah menjadi alat yang sangat berguna dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk  pemahaman  opini  pelanggan,  pemantauan  media  social,  prediksi pasar, pemantauan merek dan banyak lagi[8].

## B. Partai Politik
Dalam  dinamika  demokrasi,  partai  politik  memainkan  peran  sentral  yang  krusial  dalam menjembatani  pemerintah  dengan  rakyat.  Partai  politik  merupakan  elemen  inti  dalam  proses  politik, termasuk  dalam  pemilihan  umum,  pembuatan  keputusan  politik  dan  penyampaian  pandangan Masyarakat  kepada  pemerintah.Sistem  politik  pada  setiap  negara  seringkali  ditandai  oleh  kehadiran partai politik yang beragam[9].
C. Text Mining
Text  Mining  atau  yang  disebut  dengan  data  mining  dalam  bentuk  teks  merupakan  proses eksplorasi  pengetahuan  yang  mengandalkan  pola  tertentu  dalam  pengambilan  data  secara  tekstual. Konsep  kerja  dari  proses  text  mining  adalah  mengolah  kembali  dokumen  yang  disajikan  melalui predictive dan descriptive Mining[10].
Text  Mining  bertujuan  untuk  mengubah  data  yang  tidak  terstruktur  menjadi  data  terstruktur dengan mengekstraksi data tersebut menggunakan Natural Language Processing (NLP) yang kemudian digunakan dalam proses analisis. Text Mining dapat menghasilkan informasi dan teks yang berkualitas tinggi dan benar.

## D. Twitter
Twitter  adalah  platform  media  sosial  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  berbagi  pemikiran, berita,  gambar,  video,  dan  pesan  dalam  format  pendek  yang  disebut tweet. Pertumbuhan  penggunaan media  sosial  membuka  peluang  baru  untuk  menganalisis  beberapa  aspek,  dan  pola  dalam komunikasi[11].  Misalnya,  data  media  sosial  dapat  dianalisis  untuk  mendapatkan  wawasan  tentang masalah-masalah,  tren,  partai  politik,  dan  jenis  informasi  lainnya. Twitter adalah  alat  yang  sangat berpengaruh  dalam  penyebaran  berita,  aktivisme,  jejaring  sosial,  dan  komunikasi  daring.  Ini  telah digunakan dalam berbagai konteks, dari kampanye politik hingga gerakan sosial, dan menjadi platform penting dalam ekosistem media sosial[12].

## E. Klasifikasi
Klasifikasi adalah landasan dasar dalam analisis data yang membuka pintu kepada pemahaman yang lebih dalam tentang pola dan karakteristik yang membedakan kelas data satu dari yang lain. Proses ini melibatkan pencarian dan identifikasi  sekelompok pola atau fungsi  yang menjelaskan dengan  jelas perbedaan  antara  kelompok  data,  dan  dengan  kemampuan  ini,  kita  dapat  mengantisipasi  atau memprediksi  label  kelas  untuk  data  yang  terkategori[13].  Pengklasifikasi  membuat  model  algoritma berdasarkan data pelatihan yang tersedia, dan data uji diklasifikasikan berdasarkan model tertentu.

## F. Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Classifier adalah algoritma machine learning yang bersifat probabilistik yang telah menjadi  pilihan  yang  sangat  popular  dalam  berbagai  tugas  klasifikasi.  Algoritma  ini  memiliki kemampuan  untuk  mengklasifikasikan  beragam  jenis  data,  termasuk  sekumpulan  dokumen.  NBC mampu  memprediksi  probabilitas  kejadian  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya[14][15]. Dalam tahap selanjutnya, kita akan menguraikan rumus dari naïve bayes classifier, yang merupakan dasar algoritma ini, untuk lebih memahami cara kerjanya dan potensi penggunaannya dalam berbagai konteks klasifikasi.
( ) ( )   ( ) ( ) (1)
A, B        = events P(A B)      = probabilitas A diberikan B benar P(B A)      = probabilitas B diberikan A benar P(A), P(B)  = probabilitas independen dari A dan B

## G. Confusion Matrix
Confusion  Matrix merupakan  metode  yang  biasanya  digunakan  untuk  perhitungan  akurasi[16]. Saat  menguji  keakuratan  hasil  pencarian  akan  dievaluasi  berdasarkan  nilai recall,  precision,  accuracy dan F-measure [17]. Tabel confusion matrix yang berisi informasi ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Prediksi Prediksi Benar Prediksi Salah Aktual Aktual Benar TP FN Aktual Salah FP TN Keterangan: TP ( True Positive)
: Jumlah prediksi yang benar bersifat positif FP ( False Positive )
: Jumlah prediksi yang salah bersifat positif TN ( True Negative) : Jumlah prediksi yang benar bersifat negatif FN ( False Negative) : Jumlah prediksi yang salah bersifat positif
H. Metode Agile Agile  development  methods adalah  tahapan  kerja  yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  sistem
berkualitas  tinggi,  menjadi  kerangka  yang  berisi  langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  untuk memproses  pengembangan  suatu  perangkat  lunak.  Sistem  ini  berisi  rencana  lengkap  untuk mengembangkan, memelihara, dan menggantikan perangkat lunak tertentu[18].
Tahapan dalam metode agile antara lain:
1. Requirements , membuat rencana mengenai perangkat lunak yang akan dibuat.
2. Design membuat rancangan mengenai perangkat lunak yang akan dibuat.
3. Develop merupakan proses untuk membangun perangkat lunak dengan menambahkan coding.
4. Test menguji kebenaran perangkat lunak, memastikan fungsi-fungsi perangkat lunak berjalan sesuai rancangan.
5. Deploy proses pemeliharaan perangkat lunak.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  perancangan  sistem  ini  untuk  mempermudah  maka  dijabarkan  langkah-langkah  yang akan  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Ada  beberapa  tahapan  dalam  perancangan  sistem  ini  yaitu Identifikasi masalah, Pengumpulan Data, Text Processing, TF-IDF, Pemodelan Naïve Bayes Classifier, Pengembangan Sistem Model Agile, Analisis Sentimen seperti Gambar 2 berikut.
Gambar 1. Tahapan Perancangan Sistem

## A. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  peneliti  adalah  mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi, sebagaimana yang telah dibahas pada pendahuluan yaitu perlu mengetahui popularitas partai pendukung capres 2024 di Twitter.
B. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data terdiri atas beberapa langkah diantaranya adalah sebagai berikut:

## 1) Studi Literatur
Pada  tahap  ini  peneliti  menumpulkan  data-data  dan  sumber  penelitian  untuk  dijadikan  literatur atau referensi dalam menganalisa penelitian adapun literatur tersebut berupa artikel, jurnal dan skripsi.

## 2) Observasi
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  observasi  dengan  cara  mengamati  dan  meneliti  objek  yang akan diteliti, yaitu dengan mengamati platform Twitter terkait komentar partai politik pendukung capres 2024 yaitu partai Demokrat, PDIP dan PKS, dalam hal ini yang mana dalam komentar tersebut menuai opini atau komentar pengguna.
3) Scrapping Data
Scrapping data dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari platform Twitter yang memuat komentar  partai  politik  pendukung  capres  2024.  Data  yang  diambil  adalah  komentar  partai  politik pendukung  capres  2024  tersebut,  kemudian  data  yang  telah  diperoleh  akan  dijadikan  sebagai  data mentah.

## 4) Pembentukan Dataset
Pembentukan  dataset  dilakukan  dengan  cara  mengkonversi  data  mentah  yang  telah  diperoleh menjadi satu format yang sama yaitu satu file excel dengan format csv atau xlsx .

## C. Labelling
Pada tahap ini kegiatan yang akan dilakukan adalah melabeli seluruh komentar atau ulasan yang terdapat pada dataset ke dalam kelas label negative, positif dan netral.

## D. Text Preprocessing
Pada  tahap  ini  kegiatan  yang  akan  dilakukan  adalah Text  Preprocessing atau  menyeleksi  data teks agar menjadi data yang terstruktur. Terdapat beberapa metode Text Preprocessing yang digunakan yaitu:

## Gambar 2. Flowchart Text Preprocessing
1) Case folding : Mengkonversi huruf data teks menjadi huruf kecil secara keseluruhan
2) Tokenization : Memecahkan kalimat pada teks menjadi terpisah setiap kata
3) Stopwords Removal : Menyeleksi data dan membuang kata yang tidak penting atau tidak bermakna
4) Stemming : Menyeleksi data dan membuang imbuhan yang terdapat pada suatu kata.
5) Cleansing : Menyeleksi data dan membuang data yang berpotensi mengurangi akurasi algoritma

## E. TF-IDF
Pada  tahap  ini  kegiatan  yang  akan  dilakukan  yaitu  memboboti  setiap  kata  pada  data  teks (komentar)  yang  terdapat  pada  dataset.  Pembobotan  kata  dilakukan  menggunakan  metode Term Frequency-Inverse Document Frequency [19] .
F. Pemodelan Naïve Bayes Classifier
Model algoritma Naïve Bayes Classifier dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python[20]. Berikut alur atau langkah dari pemodelan NBC adalah sebagai berikut[21]:
1) Persiapan Dataset
Pada  langkah  ini  yang  dilakukan  adalah  menyiapkan  dataset  yang  telah  diperoleh  pada  tahap sebelumnya. Dataset disiapkan untuk digunakan sebagai bahan dalam membuat pemodelan.
2) Pembuatan Model Naïve Bayes Classifier
Pada  langkah  membuat  model  Naïve  Bayes  Classifier  menggunakan  bahasa  Python.  Model  akan digunakan untuk klasifikasi dataset (data komentar).
3) Pengujian Model
Pada  langkah  melakukan  pengujian  terhadap  model  yang  telah  dibuat  yaitu  dengan  melihat  hasil dari klasifikasi dataset (data komentar). Hasil dalam hal ini adalah tingkat akurasi model.
4) Simpan Model
Simpan  model  yaitu  melakukan  penyimpanan  model  yang  telah  dibuat  yang  nantinya  akan diimplementasikan pada aplikasi atau sistem.

## G. Pembangunan Sistem Metode Agile
1. Requirements (Perancangan), pembangunan sistem diawali dengan identifikasi masalah, dari permasalahan yang didapat selanjutnya dilakukan Analisa terhadap kebutuhan-kebutuhan yang diperlukan menjadi 2 bagian yaitu[22][23] :
a) Analisa kebutuhan perangkat keras (hardware) : PC/Laptop
b) Analisa kebutuhan perangkat lunak (software)
1) Operating system windows
2) Chrome/Firefox
3) Visual studio code
4) Library Twitter
5) Laragon
6) PHP
2. Design , pada tahapan ini peneliti merancang sistem yang akan dibangun dengan menggunakan diagram. Diagram yang digunakan yaitu flowchart dan use case diagram dan tools yang digunakan dalam membuat perancangan sistem adalah draw.io.
3. Develop, pada tahapan ini peneliti akan melakukan konversi rancangan sistem yang telah dibuat pada langkah sebelumnya ke dalam code program secara mikro yang kemudian akan diintegrasikan menjadi satu kesatuan sehingga terbangunnya sebuah sistem yang dimaksud. Code program yang digunakan untuk pembangunan sistem yaitu Python.
4. Test, tahapan pengujian sistem menggunakan metode pengujian model algoritma Naïve Bayes Classifier yaitu Confusion Matrix .
5. Deploy , tahapan pemeliharaan sistem agar tetap berjalan dan berfungsi dengan baik.

## H. Analisis Sentimen
Proses analisis sentimen menggunakan sistem pada penelitian yang akan dilakukan dimulai dari persiapan    dan    penginputan    dataset    kemudian  dilakukan    proses  labeling  atau  pelabelan  terhadap dataset,  Text  Preprocessing  terhadap  dataset,  pembobotan  TF-IDF  terhadap  dataset,  selanjutnya pemilihan  metode  splitting  dataset  dan  setelahnya  adalah  proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Calssifier kemudian menampilkan hasil dari proses klasifikasi yang telah dilakukan[24]. I. Hasil
Hasil  adalah  tahap  akhir.  kegiatan  yang  akan  dilakukan  ialah  membuat  dan  menyusun  laporan penelitian berdasarkan hasil penelitian secara keseluruhan yang telah dilakukan.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam penelitian ini membahas tentang analisis sentimen terhadap popularitas partai pendukung CAPRES 2024 di Twitter menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier.
A. Analisis Sumber Data
Data  yang digunakan pada penelitian ini diambil dari kumpulan tweets Bahasa  Indonesia  yang diambil dari hastag #PartaiDemokrat, #PartaiPDIP, #PartaiPKS. Data tweets ini diperoleh dengan cara crawling  yang  menggunakan  docker.  Dalam  proses  crawling,  secara  otomatis  akan  mengambil  data tweets  yang  mengandung  kata  “#PartaiDemokrat”,  “#PartaiPDIP”,  “#PartaiPKS”.  Data  tweets  yang terkumpul  nantinya  akan  dilakukan  tahap preprocessing  teks dan  selanjutnya  akan  diklasifikasikan. Dalam  analisis  sentimen  ini,  tweets  akan  diklasifikasikan  ke  dalam  bentuk  sentimen,  yaitu  postif, negatif dan netral. Contoh tweets dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3. Contoh Tweets

## B. Analisis Kebutuhan
Sebelum  dilakukan  perancangan  sistem,  maka  terlebih  dahulu  dilakukan  analisis  bagaimana bentuk dan cara kerja dari sistem yang berjalan saat ini. Aplikasi yang dibangun adalah aplikasi analisis sentimen  terhadap  popularitas  partai  pendukung  capres  2024  di  twitter  menggunakan  algoritma  naïve bayes classifier. Aplikasi ini menggunakan bahasa pemograman python untuk pembangunan model dan implementasi berbasis website menggunakan visual studio code untuk pembuatan aplikasi[25][26].

## 1) Analisis Kebutuhan Software
Kebutuhan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini, antara lain:
a. Operating system windows
b. Chrome/Firefox
c. Visual studio code
d. Library Twitter
e. Laragon
f. PHP
2) Analisis Kebutuhan Hardware
Kebutuhan perangkat keras yang digunakan utnuk pengembangan sistem ini antara lain:
a. Laptop HP 14s
b. AMD Ryzen 5 5500U with Radeon Graphics 2.10 GHz
c. Memory (RAM) 12.0 GB
C. Desain Sistem
1) Implementasi Interface
Implementasi  interface  merupakan  penerapan  dari  rancangan  desain  interface  yang  telah dirancang pada aplikasi.
a. Tampilan halaman dashboard
Tampilan dashboard merupakan halaman awal ketika sistem dijalankan.
Gambar 4. Tampilan Halaman Dashboard

## b. Tampilan halaman dataset
Pada  halaman  ini  terdapat  dataset  yang  diklasifikasi  ke  dalam  sentimen  potisif,  negative  dan netral.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Dataset

## c. Tampilan halaman visualisasi
Pada  halaman  ini  menampilkan  hasil  dari  pemrosesan  data  yang  akan  ditampilkan  dalama bentuk visualisasi diagram.

## d. Tampilan confusion matrix, akurasi dan NBC
Pada  halaman  ini  menampilkan  tabel  perhitungan  dari  hasil  yang  didapatkan  pada  proses  data yang dilakukan.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Confusion matrix, Akurasi dan NBC

## D. Pengujian Confusion Matrix
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  pengujian  sistem  yaitu  mengetahui  kemampuan  dari  sistem. Untuk mengetahui pengaruh proporsi data latih setiap kategori dan nilai F-1 terhadap efektivitas sistem klasifikasi.  Jumlah  data  uji  yang  digunakan  sebanyak  2000  tweet.  Dengan  informasi  yang  dihasilkan dari pengujian ini, kami dapat mengevaluasi sejauh mana sistem ini mampu berkinerja dan memberikan wawasan yang berguna untuk perbaikan dan peningkatan sistem yang lebih lanjut.

## Tabel 2. Porporsi Data Latih

## Porporsi Data Latih
Positif          Negatif           Netral           Jumlah 635                428                937               2000
Pengujian  akurasi  menggunakan confusion  matrix dilakukan untuk  menguji performasi  metode yang  digunakan  dalam  membangun  sistem  analisis  sentiment  berdasarkan  aspel.  Berikut  adalah  tabel dari confusion matrix.
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix Partai Demokrat
Hasil Nilai Demokrat Data Accuracy = (TP+TN) / (TP+FP+FN+TN) 89.39% Precision = (TP) / (TP + FP) 100.00% Recall = TP / (TP + FN) 86.71% F-1 Score = (2 * Recall * Precision) / (Recall + Precision) 92.88%
Didapatkan hasil dari confusion matrix partai demokrat yaitu accuracy 89,39%, precision 100%, recall 86,71% dan F1 Score 92,88%.
Tabel 4. Hasil Confusion Matrix Partai PDIP
Hasil Nilai PDIP Data Accuracy = (TP+TN) / (TP+FP+FN+TN) 96.60% Precision = (TP) / (TP + FP) 95.10% Recall = TP / (TP + FN) 100.00% F-1 Score = (2 * Recall * Precision) / (Recall + Precision) 97.49%
Didapatkan  hasil  dari confusion  matrix partai  PDIP  yaitu accuracy 96,60%, precision 95,10%, recall 100% dan F1 Score 97,49%.
Tabel 5. Hasil Confusion Matrix Partai PKS Hasil Nilai PKS Data Accuracy = (TP+TN) / (TP+FP+FN+TN) 98.74% Precision = (TP) / (TP + FP) 98.18% Recall = TP / (TP + FN) 100.00% F-1 Score = (2 * Recall * Precision) / (Recall + Precision) 99.08%
Didapatkan  hasil  dari confusion  matrix partai  PKS  yaitu accuracy 98,74%, precision 98,18%, recall 100% dan F1 Score 99,08%.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  perancangan  dan  implementasi  dari  sistem  analisis  sentiment  terhadap popularitas  partai  pendukung  capres  2024  di twitter menggunakan  algoritma Naïve  bayes  classifier berbasis website maka dapat ditarik kesimpulan diantaranya:
1. Algoritma naïve bayes  classifier dapat  digunakan untuk  klasifikasi  sentiment  berbahasa  Indonesia menjadi 3 kategori yaitu sentiment positif, negative, dan netral.
2. Dalam  melakukan  pengujian  menggunakan  2000 tweet dapat  dilihat  pada  hasil  pengujian  sistem didapatkan hasil akurasi 95,71%, precision 97,99%, recall 96,29% dan nilai F-1 97,01%. S ARAN
Untuk  pengembangan  sistem  analisis  sentimen  terhadap  polularitas  partai  pendukung  capres 2024  di twetter menggunakan  algoritma naïve bayes  classifier berbasis website . Peneliti menyarankan untuk selanjutnya dapat mengatasi kesalahan penulisan sehingga mendapatkan hasil yang lebih optimal dan melakukan pengembangan sistem dengan menggunakan algoritma lainnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Z. Muda, I. Dwi, S. Arifin, and N. Manan, Gangguan Informasi, Pemilu, dan Demokrasi . 2023.
[2] A. Hidayanto, “Peran Media Massa Dalam Mengakomodir Kepentingan Publik (Kebijakan Pln),” Sintesa , vol. 1, no. 1, pp. 18–32, 2023, doi: 10.30996/sintesa.v1i1.8177.
[3] A.  Humaidi,  “Strategi  Pemilihan  Capres  dan  Cawapres  Indonesia  di  Twitter:  Kajian  Wacana Kritis di Media Sosial,” vol. 1, pp. 792–793, 2019.
[4] S.  A.  Hussein  and  M.  R.  Kareem,  “A  PROPOSED  ARABIC  TEXT  AND  TEXT  IMAGE CLASSIFICATION  TECHNIQUE  USING  A  URL  ADDRESS  ,” Xinan  Jiaotong  Daxue Xuebao/Journal  Southwest  Jiaotong  Univ. ,  vol.  54,  no.  5,  2019,  doi:  10.35741/issn.0258- 2724.54.5.41.
[5] A. Sumiah and N. Mirantika, “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes untuk Rekomendasi  Penentuan  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  pada  Universitas  Kuningan,” Buffer Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2020.
[6] R.  Saputra et  al. ,  “Menentukan  Popularitas  Calon  Presiden  dan  Tren  pada  Pilpres  2019 menggunakan Algoritma DBSCAN,” Puzzle Res. Data Technol. Fak. Sains dan Teknol. , vol. 1, p. 3, 2019.
[7] B. Gunawan, H. S. Pratiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.
[8] P.  A.  Permatasari,  L.  Linawati,  and  L.  Jasa,  “Survei  Tentang  Analisis  Sentimen  Pada  Media Sosial,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 20, no. 2, p. 177, 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p01. [9] A. Annas and Z. Rusnaedy, “Journal of Government Civil Society,” J. Gov. Civ. Soc. , vol. 3, no. 2, pp. 117–128, 2020.
[10]  S. D. Raharjo and G. Wang, “Paper Review Text Mining Twitter,” 2020.
[11]  R.  Putra  Perssela,  R.  Mahendra,  and  W.  Rahmadianti,  “Pemanfaatan  Media  Sosial  Untuk Efektivitas Komunikasi,” J. Ilm. Mhs. Kuliah Kerja Nyata , vol. 2, no. 3, pp. 650–656, 2022, doi: 10.36085/jimakukerta.v2i3.4525.
[12]  A.  Rivaldy,  H.  A.  Fedria  Wowor,  S.  R.  Maisya,  and  D.  Safitri,  “Penggunaan  Twitter  Dalam Meningkatkan Melek Politik Mahasiswa Ilmu Komunikasi Universitas Negeri Jakarta,” Perspekt. Komun.  J.  Ilmu  Komun.  Polit.  dan  Komun.  Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  p.  41,  2021,  doi: 10.24853/pk.5.1.41-48.
[13]  E.  Fitri,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi  Ruangguru  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” J. Transform. , vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[14]  A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “Sentiment  Analysis  of  the  Community  in  the  Twitter  To  the  2020 Election in Pandemic Covid-19 By Method Naive Bayes Classifier,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[15]  P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  Bowo  Winarno,  “Klasifikasi  Dengan  Pohon  Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[16]  W. I. Rahayu, C. Prianto, and E. A. Novia, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan Naïve Bayes Untuk  Memprediksi  Prioritas  Pembayaran  Tagihan  Rumah  Sakit  Berdasarkan  Tingkat Kepentingan  Pada  Pt.  Pertamina  (Persero),” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  1–8,  2021, [Online]. Available: https://ejurnal.poltekpos.ac.id/index.php/informatika/article/view/1383.
[17]  H.  Dalianis,  “Evaluation  Metrics  and  Evaluation,” Clin.  Text  Min. ,  no.  1967,  pp.  45–53,  2018, doi: 10.1007/978-3-319-78503-5_6.
[18]  A.  Ariesta,  Y.  N.  Dewi,  F.  A.  Sariasih,  and  F.  W.  Fibriany,  “Penerapan  Metode  Agile  Dalam Pengembangan  Application  Programming  Interface  System  Pada  Pt  Xyz,” J.  CoreIT  J.  Has. Penelit.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  38,  2021,  doi: 10.24014/coreit.v7i1.12635.
[19]  D. W. Wibowo, M. Z. Abdullah, and J. D. Kristanto, “Penerapan Metode Tf-Idf Untuk Chatbot Pada  Sistem  Informasi  Pelayanan  Percetakan  Online,” Semin.  Inform.  Apl.  Polinema  2020 ,  pp. 196–200, 2020.
[20]  F.  Sodik,  B.  Dwi,  and  I.  Kharisudin,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Supervised  Learning pada Data Bank Customers Menggunakan Python,” J. Mat. , vol. 3, pp. 689–694, 2020, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/37875.
[21]  G.  K.  Locarso,  “Analisis  Sentimen  Review  Aplikasi  Pedulilindungi  Pada  Google  Play  Store Menggunakan NBC,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 353–361, 2022.
[22]  M.  A.  Firmansyah,  N.  Ramsari,  and  A.  D.  Rachmanto,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Penjualan Pada Toko  Buku Kita Tasikmalaya  Berbasis Web Menggunakan Framework  Laravel 8,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 12, no. 1, 2022, doi: 10.56244/fiki.v12i1.498.
[23]  A.  Deviyanto  and  M.  D.  R.  Wahyudi,  “Penerapan  Analisis  Sentimen  Pada  Pengguna  Twitter Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.31-01.
[24]  S.  R.  I.  Rezeki,  Y.  Restiviani,  and  R.  Zahara,  “Penggunaan  sosial  media  twitter  dalam komunikasi  organisasi  (studi  kasus  pemerintah  provinsi  dki  jakarta  dalam  penanganan  covid- 19),” J. Islam. Law Stud. , vol. 04, no. 02, pp. 63–78, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.uin- antasari.ac.id/index.php/jils/.
[25]  R. Soekarta, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI AKADEMIK BERBASIS WEB ( Studi Kasus Universitas Muhammadiyah Sorong ),” 2015.
[26]  K. H. Ermin, Hanif, N. R. Muntiari, and P. A. Ramadhani, “Penerapan Metode Certainty Factor untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Preekslamsia  pada  Ibu  Hamil  dengan  Menggunakan  Bahasa Pemrograman Python,” Insect (Informatics Secur. J. Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 63–71, 2022, doi: 10.33506/insect.v7i2.1818.