## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PELAKSANAAN P3K GURU DENGAN  ALGORITMA NAIVE BAYES DAN DECISION TREE
(THE ANALYSIS OF COMMUNITY SENTIMENT ON THE  IMPLEMENTATION OF GOVERMENT EMPLOYEES WITH WORK AGREEMENT (P3K) TEACHERS WITH NAIVE BAYES ALGORITHM AND DECISION TREE)
Fitriani 1 , Ema Utami 2 , Anggit Dwi Hartanto 3
PJJ Megister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta Yogyakarta, Indonesia
e-mail: 1 fitriani31121984@students.amikom.ac.id, 2 ema.u@amikom.ac.id, 3 anggit@amikom.ac.id

## ABSTRAK
Penyelenggaraan pendidikan di Indonesia masih diwarnai dengan persoalan manajemen guru, khususnya di kalangan  pengajar  honorer,  serta  reformasi  birokrasi.  Aparatur  Sipil  Negara  berupaya  meningkatkan  kualitas pelayanan.  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  bekerjasama  dengan  Kementerian  Pendayagunaan Aparatur  Negara,  Reformasi  Birokrasi,  dan  Keuangan  menyepakati  perubahan  sistem  rekrutmen  pegawai pemerintah dari penerimaan Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) menjadi Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja (PPPK), yang masih terjadi pro dan kontra, oleh karena itu, peneliti akan menggunakan data mining untuk melakukan analisis sentimen terhadap pelaksanaan Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kontrak (PPPK), di salah satu media sosial yaitu Twitter, menggunakan jumlah data sebanyak 871 data, yg selanjutnya difiltering dan cleaning  sehingga  tersisa  data  yg  sudah  bersih  sebayak  519  data,  sesudah  menghapus  data  yan  ganda  atau terduplikat, data yg kosong serta membersihkan data. Penulis memakai metode Naive bayes dan Decision Tree untuk melihat tingkat akurasi dari ketiga algoritma tersebut. Tool yang digunakan yaitu tools RapidMiner versi 9.10.1, hasil akurasi yang berasal dari  kedua  algoritma tersebut yaitu,  metode naive bayes  mencapai tingkat akurasi sebanyak 100.00%. Dimana presisi kelas-pred diperlukan. Positif untuk pred adalah 100,00% dan negatif untuk  pred  adalah  100,00%.  Persentase  akurasi  pendekatan  Decision  Tree  adalah  53,95  persen.  Pred-negatif memiliki  kelas  presisi  0,00  persen,  sedangkan  pred-positif  memiliki  presisi  53,95  persen.Seperti  yang  dapat diamati,  pendekatan  Naive  Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  jika  dibandingkan  dengan  decision  tree, dengan tingkat akurasi 100,00 persen.
Kata kunci: Analisis Sentimen ; PPPK; Twitter; Data Mining

## ABSTRACT
The implementation of education in Indonesia is still inseparable from the problems of teacher management, honorary teachers, and bureaucratic reforms that affect the quality of education and the work climate in it. In an effort to improve the quality of public services by the State Civil Apparatus (ASN), the Ministry of Education and Culture agreed with the Ministry of Empowerment of State Apparatus and Bureaucratic Reform and the Ministry of Finance to change the government employee teacher recruitment system from accepting Civil Servant Candi- dates (CPNS) to Government Employees by Work Agreement (PPPK) which in its implementation still leaves sev- eral problems and pros and cons. Therefore, the researchers conducted a sentiment analysis in the field of data mining on the Implementation of Teacher Teacher Training on social media Twitter as many as 871 data which were then filtered and cleaned into 519 data due to duplicate data, empty data and data cleaning. The author uses the Naive Bayes and Decision Tree  methods to compare the accuracy of the two methods. The researcher uses RapidMiner version 9.10.1 tools. The results showed that the sentiment analysis of Twitter data on teacher PPPK using the Naive Bayes method achieved an accuracy rate of 100.00%. Where is the class precision for pred. nega- tive is 100.00% and pred positive is 100.00%, in the Decision Tree method the accuracy rate reaches 53.95%. Where is the class precision for pred. negative was 0.00% and pred positive was 53.95%. In this study, it can be seen that the Naive Bayes method is a method that has a higher accuracy rate than other methods with an accuracy rate of 100.00%.
Keywords: Sentiment Analysis; PPPK; Indonesia; Data Mining

## I. P ENDAHULUAN
enyelenggaraan  pendidikan  di  Indonesia masih diwarnai dengan persoalan manajemen guru, khususnya di kalangan pengajar honorer, serta reformasi birokrasi yang berdampak pada kualitas pendidikan dan lingkungan kerja kita [1]. Aparatur Sipil Negara berupaya meningkatkan kualitas pelayanan. Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan  bekerjasama  dengan Kementerian Pendayagunaan Aparatur Negara, Reformasi  Birokrasi,  dan  Keuangan  menyepakati perubahan  sistem  rekrutmen  pegawai  pemerintah  dari penerimaan  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil  (CPNS) menjadi  Pegawai  Pemerintah  dengan  Perjanjian  Kerja (PPPK)[1]. Di Indonesia, pemerintah memiliki rencana besar  untuk  guru  honorer,  dengan  tujuan  mengangkat satu  juta  instruktur  honorer  pada  acara  rekrutmen pegawai  pemerintah  dengan  perjanjian  kerja,  atau PPPK, pada tahun 2021 [2]. PPPK adalah warga negara Indonesia yang memenuhi syarat tertentu dan diangkat berdasarkan  perjanjian  kerja  waktu  tertentu  untuk menyelenggarakan  penyelenggaraan  pemerintahan, menurut  Pasal  1  ayat  (4)  Undang-Undang  Nomor  5 Tahun  2014.  PPPK  dikontrak  minimal  satu  tahun  dan dapat diperpanjang maksimal 30 tahun, sesuai Undang- Undang  (UU)  Nomor  5  Tahun  2014  yang  mengatur tentang  Aparatur  Sipil  Negara  (ASN).    Ini  semua tergantung situasi dan kondisi yang ada[2]. Yang dalam pelaksanaannya masih  menyisakan  beberapa  masalah dan pro kontra, ada yang setuju dengan adanya PPPK ini ada juga yang tidak setuju.
Oleh  karena  itu,  penting  untuk  mengetahui apa  yang  dipikirkan  masyarakat  Indonesia  tentang PPPK.  Rata-rata  orang  menggunakan  media  sosial untuk  menyuarakan  pemikiran  mereka.  Twitter merupakan  salah  satu  aplikasi  yang  paling  populer  di kalangan  masyarakat  Indonesia.  Twitter  adalah platform  bagi  orang-orang  untuk  mengekspresikan pikiran  dan  pendapat mereka.  Basis  pengguna  Twitter di  Indonesia  berkembang  pesat,  indonesia  saat  ini menduduki peringkat kelima dunia [3]. Twitter  banyak digunakan  orang  guna  menyatakan  keluh  kesahnya mulai  dari  keluh  kesah  yang  menimpa  kehidupan  tiap hari maupun keluh kesah terhadap kebijakan- kebijakan pemerintah  [4].  Oleh  sebab  itu  sangat  efektif  bila memakai  twitter  selaku  media  buat  mengambil informasi  mengenai  opini  publik  di  Indonesia  terkait pelaksanaan  PPPK. Menurut  temuan  tinjauan  pustaka peneliti,  penelitian  tentang  analisis  sentimen  yang dilakukan  oleh Nova  Tri  Romadloni,  Imam  Santoso, Sularso  Budilaksono  dari STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta,  Indonesia  tahun  2019  dengan  hasil  penelitian antara  lain  perbedaan  hasil  akurasi  pada  pendekatan Naive  Bayes  akurasi  80  persen,  presisi  66,67  persen, sensitivitas  100  persen,  dan  spesifisitas  66,67  persen. Pada  teknik  KNN  akurasi  80%,  presisi  100%,
sensitivitas  50%,  dan  spesifisitas  100%,  tetapi  pada pendekatan Decision Tree akurasi 100%, presisi 100%, sensitivitas  50%,  dan  spesifisitas.  adalah  100% [4]. Penelitian kedua dilakukan oleh Tobias Daudert tahun 2021  dari National  University  of  Ireland  Galway dengan  judul  Exploiting  textual  and  relationship information  for  fine-grained  financial  sentiment analysis, hasil  penelitiannya  yaitu Solusi  yang  di usulkan dapat meningkatkan kinerja sebanyak 15% dan 234%  relatif  terhadap  beberapa  baseline.  Pekerjaan kami  menunjukkan  dampak  sentimen  implisit  serta pentingnya  hubungan  yang  berbeda  untuk  prediksi sentimen  pada  laporan  perusahaan  dan  analis,  artikel berita, dan mikroblog. Misalnya, kami mengidentifikasi informasi  stempel  waktu  sebagai  tidak  penting  untuk analisis sentimen terperinci dari laporan perusahaan dan analis. Meskipun kami dapat menunjukkan peningkatan dalam analisis sentimen keuangan, penularan sentimen dan  konteks  terbatas  adalah  dua  masalah  umum  yang terus  terjadi.  Oleh  karena  itu,  dengan  mendefinisikan ulang  analisis  sentimen  sebagai  masalah  multi-teks, solusi yang kami usulkan dapat diterapkan di beberapa domain  dan  jenis  teks,  seperti  ulasan  produk [5] . Dan peneltian  ketiga  dilakukan  oleh  Murat  Demircan  , Adem Seller , Fatih Abut , Mehmet Fatih Akay tahun 2021 dari  Department  of  Geomatics  Engineering, Istanbul  Technical  University,  Istanbul,  Turkey, Universal  Yazılım  A.Ş.,  İstanbul,  Turkey  dan Department  of  Computer  Engineering,  Çukurova University,  Adana,  Turkey.Dengan judul  peneltian Developing  Turkish  Sentiment  Analysis  Models  Using Machine  Learning  and  E-Commerce  Data, hasil penelitiannya yaitu Hasil  validasi  silang  pada  data  uji independen  yang  diambil  dari  situs  e-commerce  yang sama  menunjukkan  bahwa  model  analisis  sentimen berbasis  SVM  dan  berbasis  RF  mengungguli  model lainnya. Secara lebih rinci, tidak ada urutan yang ketat antara model prediksi berbasis SVM dan berbasis RF, tetapi  hasil  model  berbasis  SVM  dan  berbasis  RF, secara umum, adalah yang tertinggi atau, dalam kasus terburuk,  serupa  jika  kita  bandingkan.  mereka  dengan skor  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  model berbasis  DT,  berbasis  LR,  dan  berbasis  KNN.  Dapat disimpulkan bahwa SVM dan RF adalah metode yang layak yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan  produk  menjadi  tiga  kelompok  sebagai  positif, negatif, dan netral dalam tingkat kesalahan yang dapat diterima [6].
Penting  untuk  diingat  bahwa  analisis sentimen  adalah  bagian  dari  penambangan  data.  Data mining  adalah  teknik  untuk  mengubah  data  menjadi informasi  yang  berguna  [4].  Dengan  kata  lain,  data mining dapat didefinisikan sebagai tindakan mengumpulkan pengetahuan mengenai prosedur tertentu.  Teknik  dan  pendekatan  penambangan  data beragam. Akibatnya, teknik atau prosedur solusi terbaik akan  ditentukan  oleh  hasil  yang  diinginkan.  Dalam skenario ini, peneliti membandingkan akurasi dari dua
P
pendekatan analisis sentimen yang berbeda, antara lain metode  Nave  Bayes  dan  Decision  Tree.  Untuk sosialisasi  pola  statistik  sering  digunakan  algoritma Decision  Tree  [4].  Pohon  keputusan  terdiri  dari  tiga simpul: daun, simpul akar yang berfungsi sebagai titik awal  pohon  keputusan,  dan  simpul  mediator  yang dihubungkan  menggunakan  tes  [4].  Pendekatan  Nave, Bayes juga diterapkan oleh peneliti. Bayes, atau Nave, adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  probabilitas. Nave  Bayes  adalah  istilah  lain  untuk  metode membangun  pembagian  terstruktur  teks  dengan kecepatan  pemrosesan  tinggi.  Jika  Anda  berurusan dengan banyak data [6]. Ada juga kepercayaan bahwa Nave, Bayes, mengacu pada pendekatan prediksi karena mengandung  probabilistik  sederhana  yang  digunakan dalam teorema Bayes yang menggunakan ketergantungan,  yang  merupakan  alat  yang  ampuh [7]. Berdasarkan  konteks  di  atas,  penelitian  ini  dilakukan untuk mengatahui tingkat akurasi dua algoritma dengan mengintegrasikan  Twitter  ke  dalam  platform  bagi peneliti  untuk  menjelajah  data  untuk  mendapatkan analisis  sentimen  pada  pelaksanaan  PPPK  Guru menggunakan  data  mining.  Masalah  dalam  penelitian ini  adalah  bagaimana  peneliti  memperoleh  data  dari Twitter  yang  kemudian  dilabeli  manual  dan  tingkat akurasi  yang  diberikan  oleh  algoritma  Decision  Tree, dan  Nave  Bayes.  Selain  itu,  tujuannya  adalah  untuk mengetahui cara mengumpulkan data Twitter menggunakan  RapidMiner  dengan  pelabelan  manual dan untuk membandingkan keakuratan kedua algoritma tersebut.

## II. STUDI PUSTAKA
Berdasarkan  studi  literatur  yang  peneliti  amati, penelitian  mengenai  sentimen  analisis  yang  dilakukan oleh  Nova  Tri  Romadloni,  Imam  Santoso,  Sularso Budilaksono  dari  Magister  Ilmu  Komputer  STMIK Nusa  Mandiri  Jakarta,  Indonesia  tahun  2019,  judul penelitian  yaitu  Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  , KNN  Dan  Decision  Tree  Terhadap  Analisis  Sentimen Transportasi Krl, dengan hasil penelitian yaitu  Perbe- daan  hasil  akurasi    pada  metode  Naive  Bayes  akurasi sebesar 80%, precision 66,67%, sensitivity 100%, spec- ificity 66,67%. Pada metode KNN akurasi sebesar 80%, precision 100%, sensitivity 50%, specificity 100% dan pada metode Decision Tree akurasi sebesar 100%, pre- cision  100%,  sensitivity  100%,  specificity  100%[4]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tobias  Daudert  tahun 2021  dari National  University  of  Ireland  Galway dengan judul Exploiting textual and relationship infor- mation  for  fine-grained  financial  sentiment  analysis, hasil penelitiannya  yaitu Solusi yang di usulkan dapat meningkatkan kinerja sebanyak 15% dan 234% relatif terhadap beberapa baseline. Pekerjaan kami menunjuk- kan  dampak  sentimen  implisit  serta  pentingnya  hub- ungan  yang  berbeda  untuk  prediksi  sentimen  pada laporan  perusahaan  dan  analis,  artikel  berita,  dan
mikroblog. Misalnya, kami mengidentifikasi informasi stempel waktu sebagai tidak penting untuk analisis sen- timen  terperinci  dari  laporan  perusahaan  dan  analis. Meskipun kami dapat menunjukkan peningkatan dalam analisis  sentimen  keuangan,  penularan  sentimen  dan konteks terbatas adalah dua masalah umum yang terus terjadi.  Oleh  karena  itu,  dengan  mendefinisikan  ulang analisis  sentimen  sebagai  masalah  multi-teks,  solusi yang kami usulkan dapat diterapkan di beberapa domain dan jenis teks, seperti ulasan produk[5] . Dan peneltian yang  dilakukan  oleh  Murat  Demircan  ,  Adem  Seller  , Fatih Abut , Mehmet Fatih Akay tahun 2021 dari De- partment of Geomatics Engineering, Istanbul Technical University, Istanbul, Turkey, Universal Yazılım A.Ş., İs- tanbul, Turkey dan Department of Computer Engineer- ing, Çukurova University, Adana, Turkey. Dengan judul peneltian Developing Turkish Sentiment Analysis Mod- els  Using  Machine  Learning  and  E-Commerce  Data, hasil penelitiannya yaitu Hasil validasi silang pada data uji  independen  yang  diambil  dari  situs  e-commerce yang  sama,  menunjukkan  bahwa  model  analisis  sen- timen  berbasis  SVM  dan  berbasis  RF  mengungguli model lainnya. Secara lebih rinci, tidak ada urutan yang ketat antara model prediksi berbasis SVM dan berbasis RF, tetapi hasil model berbasis SVM dan berbasis RF, secara umum, adalah yang tertinggi atau, dalam kasus terburuk,  serupa  jika  kita  bandingkan.  mereka  dengan skor  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  model  ber- basis DT, berbasis LR, dan berbasis KNN. Dapat disim- pulkan bahwa SVM dan RF adalah metode yang layak yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan ulasan produk menjadi tiga kelompok sebagai positif, negatif, dan  netral  dalam  tingkat  kesalahan  yang  dapat diterima[6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Eka  Wahyu Sholeha, Selviana Yunita, Rifqi Hammad, Veny Cahya Hardita  dan  Kaharuddin  tahun  2022,  dengan  judul penelitian    Analisis  Sentimen  Pada  Agen  Perjalanan Online  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor, hasil dari penelitian ini yaitu: Penelitian ini bertujuan  ganda,  yaitu  untuk  membandingkan  algo- ritma,  serta  menemukan  efek  dari  huruf  kapital  serta tanda  baca.  Perbandingan  akurasi  antara  Naïve  Bayes dan K-Nearest Neighbor diberikan terhadap kumpulan data. Penelitian ini mengumpulkan data dari komentar para pengguna Facebook terhadap tiga agen perjalanan online terbesar di Indonesia. Komentar di kelompokkan menjadi tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral Hasil  dari  penelitian  ini  menemukan  jika  K-Nearest Neighbor  memiliki  akurasi  yang  sedikit  lebih  tinggi dibandingkan Naïve Bayes. Selain itu, penggunaan hu- ruf kecil tanpa tanda baca memiliki akurasi yang lebih baik untk kedua algoritma[11] .
Penelitian yang dilakukan oleh M. Khairul Anam, Bunga Nanti Pikir, Muhammad Bambang Firdaus, Susi Erlinda dan Agustin tahun 2021 dengan judul penelitian Penerapan Na¨ıve  Bayes  Classifier,  K-Nearest  Neigh- bor  (KNN) dan Decision  Tree untuk  Menganalisis
Sentimen  pada  Interaksi  Netizen  dan  Pemeritah,  hasil penelitiannya  yaitu  Twitter  menjadi  tempat  untuk mendapatkan  data  yang  diungkapkan  masyarakat  me- lalui tweet yang diposting ke timeline. Analisa sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opini  netizen  terhadap  pemerintah  Pekanbaru  yang mengandung sentimen positif, negatif, dan netral. Data yang  digunakan  adalah  tweet  dengan  jumlah  dataset sebanyak 150 tweets. Data tersebut kemudian di analisa agar menjadi informasi. Analisa dilakukan menggunakan metode data mining yaitu Na¨ıve Bayes Classifier,  K-Nearest  Neighbor  (KNN), dan Decision tree . Penggunaan ketiga pendekatan ini berupaya untuk mengkategorikan  hasil  komentar  netizen  terkait penggunaan  teknologi  yang  telah  melalui  proses  ana- lisis  sentimen  dan  membandingkan  keakuratan  ketiga cara tersebut. Hasil akurasi yang didapatkan cukup be- ragam  yaitu  dari  metode  Na¨ıve  Bayes  akurasi  100%, metode KKN akurasi 98,25%, dan metode decision tree akurasi 62,28% [12]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fajar  Sodik Pamungkasa dan Iqbal Kharisudin tahun 2021 dengan judul penelitian Analisis Sentimen dengan SVM, Naive Bayes dan KNN untuk Studi Tanggapan Masyarakat In- donesia Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter.  Hasil  penelitiannya  yaitu: Pada  penelitian  ini dilakukan  analisis  sentimen  tanggapan  masyarakat  In- donesia terhadap pandemi Covid-19 pada media sosial Twitter  menggunakan  algoritma Support  Vector  Ma- chine (SVM), Naive  Bayes, dan  K- Nearest  Neighbor , yang kemudian ketiga algoritma tersebut dibandingkan mana yang  paling  baik  untuk  mengklasifikasikan  data tanggapan.  Berdasarkan  tingkat  rata-rata  akurasi dengan  menggunakan  evaluasi  model  10- Fold  Cross Validation, diperoleh  kesimpulan  bahwa  algoritma SVM memiliki akurasi yang lebih tinggi daripada Naive Bayes dan  KNN  dengan  rata-rata  akurasinya  sebesar 90,01% pada SVM dengan kernel linear , 79,20% pada Naive  Bayes dengan  jumlah laplace adalah  1,  dan 62,10%  pada  KNN  dengan  jumlah  K  adalah  20  dan menggunakan kernel optima [13] .

## III. METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah sebagai berikut:
1) Studi Literatur
Studi  literatur  yg  dilakukan  yaitu  menggunakan materi dan  referensi yg terkait dengan penelitian yang bersumber  dari sumber  yg terpercaya,  baik  itu  berasal jurnal  nasional  mapun  internasional,  selanjutnyaa mencari  informasi  yang  berkaitan  dengan  penelitian yang  nantinya    akan  digunakan  pada  penyusunan penelitian  ini.  semua  pustaka  yg  digunakan  atau dijadikan  acuan  mampu  dicermati  pada page daftar pustaka.

## 2) Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  serjana  bahasa  yang terkait dengan text positif dan  negatif yang digunakan dalam pelabelan data.

## 3) Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  dari  media  sosial  yaitu  twitter menggunakan rafidminer 9.10.1 yang menjadi alat buat mengambil  data  dari  twitter  terkait  opini  masyarakat terhadap  aplikasi  PPPK  guru    tahun  2021.  Berikut ilustrasi  cara  crawling  data  menggunakan  rapidminer 9.10.1 .
Gambar 1. Proses Crowling data
Hal pertama yang dilakukan yaitu crawling data atau  pengumpulan  data. Pengumpulan pada  sosial media  twitter  dengan  jumlah  data  yang  kita  dapatkan sebesat 871 data, kemudian melakukan proses filtering data  dengan  operator select  attributs yang  digunakan untuk memilih text pada data karna attributs lain tidak dibutuhkan,  yang  selanjutnya  proses  terahir  di pengumpulan  data  ini  yaitu  data  di  simpan  dalam bentuk CSV yg kemudian akan dilakukan preprocessing dan  pelabelan data untuk data yg bersifat positif serta negatif  yang  dilakukan  secara  manual  dengan melibatkan  pakar  bahasa.  Berikut  Gambar  hasil  dari filtering menggunakan select attributs, sehingga hanya tersisa baris number, ID, dan  text.
Gambar 2. Data hasil crawling

## B. Preprocessing
Dalam  tahapan  ini  kita  akan  membersihkan data  yang  kita  dapatkan  dengan  operator subprocess yang didalamnya berisi replace yang digunakan untuk menghapus RT, URL baik yang berada diawal maupun yang  di  akhir,  menghapus  hastag,  mention,  simbo-
lsimbol  yang  tidak  perlu  seperti    [.,;”!$%^&*@&()-] dan spasi yang tidak perlu.

## Gambar 3. Subrpocess

## Gambar 4. Replace
Selanjutnya  kita  akan  membuang  data-data yang  kosong  dengan  menggunakan filter  Examples yang ditunjukkan oleh gambar berikut
Gambar 5. Filter Examples
Setelah  menghapus  data  yang  kosong  dari jumlah data sebayak 871, hasilnya menjadi 731.
Gambar 6. Data setelah di filter examples
Setelah menghapus data yang kosong selanjut- nya kita hapus data yang duplicate atau data yang ganda yang kemudian filenya kita simpan dalam bentuk csv.
Gambar 7. Remove Duplicate
Setelah melakukan remove duplicate , dari data 731  setelah  dihapus  data  yang  duplicate  atau  ganda maka hasilnya menjadi 519 data, berikut hasilnya.
Gambar 8. Hasil setelah remove duplicate

## C. Cross Validation
Validasi silang adalah teknik untuk menentukan  keakuratan  suatu  prosedur  dengan membagi  data  ke  dalam  fase  pelatihan  dan  pengujian. dalam  bentuk  kinerja  dan  model  penerapan  Validasi silang untuk naive bayes ditunjukkan di bawah ini.
Gambar 9. Cross Validation naive bayes
Proses  cross  validation  algoritma Naive  Bayes di- tunjukkan  pada  Gambar  9.  Pada  kolom  data  latih  ter- dapat  pendekatan  aksi Naive  Bayes .  Pada  kolom  pen- gujian  data  terdapat  kegiatan  seperti  penerapan model dan  performansi.  Tujuannya  adalah  untuk  melihat seberapa  akurat  data  untuk  algoritma Naive  Bayes . Setelah  itu,  kita  akan  melihat  validasi  silang  untuk pohon keputusan ( decision tree )

## Gambar 10. Cross Validation Decision Tree
Gambar  10 menggambarkan  tahap  validasi  si- lang. Terdapat teknik Action Decision Tree pada kolom data  latih.  Tindakan  seperti  menerapkan  contoh  dan kinerja  dapat  ditemukan  di  kolom  pengujian  data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat seberapa akurat pendekatan Decision Tree menggunakan data.
D. Alur Progmam
Gambar 11. Alur program
Berikut merupakan penjelasan dari alur pro- gram yang dirancang.
a. Identfikasi masalah adalh mengidentifikasi dari persoalan yg ingin diuji.
b. Rumusan  masalah,  yaitu  peneliti  merumuskan masalah pada titik ini. Masalah yang akan diuji dalam  hal  ini  adalah  bagaimana  pengumpulan data  melalui  Twitter  menggunakan tools RapidMiner dan  seberapa  akurat  pendekatan Decision Tree, dan Nave Bayes.
c. Studi  literatur,  yang  meliputi  pembahasan pemahaman teoritis atau penjelasan tentang apa itu data mining, apa itu metode Decision Tree, dan metode Nave Bayes . Akibatnya,
penyelidikan  awal  peneliti  hanya  terdiri  dari tinjauan literatur. Studi literatur yang diterbitkan  dalam  majalah  nasional  dan internasional.
d. Pada  titik  ini,  data  dkumpulkan  dari  Twitter atau  crawling  data.  Jumlah  total  data  yang dikumpulkan  adalah  871.  Prosedur  ini  cepat dan tidak menyakitkan. Pada titik ini, memiliki akun  Twitter  diperlukan  untuk  mendapatkan
token  akses,  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam alat RapidMiner.
e. Peneliti  melakukan  metode  penyaringan  data pada saat ini karena ada data duplikat. Alhasil, data yang tadinya 871 kini tinggal 519.
f. Pada  titik  ini,  pra-pemrosesan  melibatkan penghapusan RT, URL, tagar, sebutan, simbol, dan spasi yang tidak relevan.
g. Pelabelan  Data  Pada  titik  ini,  peneliti menggunakan  prosedur  Pelabelan  Data  ahli bahasa untuk menentukan sifat teks yang telah dikumpulkan.  Ada  label  positif  dan  negatif pada label ini.
h. Menganalisis  Data  Para  peneliti  memeriksa keakuratan  kedua  pendekatan  yang  digunakan pada saat ini.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  sentimen  pelaksanaan  guru  PPPK  tahun 2021  dengan  crawling  data  dari  twitter  dan  pelabelan dilakukan  secara  manual  yang  selanjutnya  mencari akurasi  dari  algoritma  naive  bayes  dan  decision  tree, berikut pembahasannya.

## A. Labeling Data
Berikut adalah contoh data yang dilabeli secara manual.

## Gambar 12. Labeling Data
Gambar  12  menunjukkan  data  yang  telah  diberi label dengan tangan. Sebelumnya, itu hanya satu baris teks.  Jadi  akan  ada  satu  kolom  tambahan  bernama sentimen  pada  saat  ini.  Label  ini  digunakan  untuk menentukan apa isi teks tersebut. Ada dua jenis properti data: positif dan negatif.
Mulai Identifikasi Masalah
Perumusan Masalah Studi Pustaka Pengumpulan Data Twitter Filtering Data Preprocessing
Labeling Data Analysis Data Selesai

## B. Hasil Accuracy Naive Bayes
Gambar 13. Hasil Accuracy Naive Bayes
Hasil  metode Nave  Bayes menunjukkan  bahwa tingkat  akurasi  metode  tersebut  adalah  100,00  persen. Pred. negatif memiliki presisi 100,00 persen, sedangkan pred.  positif  memiliki  presisi  100,00  persen.  Sebuah vektor  kinerja  untuk  algoritma  Nave  Bayes  juga disertakan. Setelah itu, ada tampilan plot dari algoritma ini.
Gambar 14. Ferpormance Vector Metode Naive Bayes
Vektor kinerja adalah representasi dari asal tabel yang  analisisnya  akan  dilakukan.  Hanya  saja,  vektor kinerja  dari  algoritma  Nave  Bayes  ini  sekarang menyertakan peningkatan seperti kappa.

## C. Hasil Accuracy Algoritma Decision Tree
Gambar 16. Hasil Accuracy dari Decision Tree
Pendekatan Decisin Tree memiliki tingkat akurasi 53,95  persen,  menurut  data.  Pred.  negatif  memiliki kelompok  presisi  0,00  persen,  sedangkan  pred.  positif memiliki  presisi  53,95  persen.  Sebuah  vektor  kinerja dari teknik Pohon Keputusan juga disertakan. Selain itu, ada tampilan plot dari algoritma ini.

## Gambar 17. PerformanceVector
Vektor  kinerja  adalah  representasi  dari  asal  tabel yang  analisisnya  akan  dilakukan.  Hanya  saja,  vektor kinerja dari decision tree ini sekarang menyertakan pen- ingkatan seperti kappa.
Gambar 18. Plot View Metode Decisin Tree

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan diatas dapat disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  menggunakan RapidMiner untuk menentukan tingkat akurasi dari dua
metode  yaitu Decision  Tree ,  dan Nave  Bayes. Rapidminer  versi  9.10.1 adalah  alat  yang  digunakan oleh peneliti. Dalam skenario ini, peneliti menggunakan Twitter untuk mengumpulkan data dan menghubungkan  RapidMiner  ke  api  Twitter.  Setelah pengumpulan  data,  prosedur  pemrosesan  data  seperti penyaringan,  pelabelan,  dan  analisis  digunakan  untuk mengevaluasi  tingkat  akurasi  setiap  pendekatan. Algoritma Decision  Tree,  dan  Nave  Bayes semuanya dapat digunakan dalam penambangan data, seperti yang ditunjukkan  dalam  penelitian  ini.  Analisis  sentimen pada  data  Twitter  tentang  guru  PPPK  menghasilkan tingkat  akurasi  nave  bayes  sebesar  100,00  persen. Dimana  presisi  grup  untuk  pred.  negatif  adalah 100,00%  dan  pred.  positif  adalah  100,00%,  tingkat akurasi  untuk  pendekatan decision  tree adalah  53,95 persen. Pred negatif adalah 0,00 persen dan pred positif adalah  53,95  persen.  Pada  penelitian  ini  dapat ditunjukkan  bahwa  pendekatan  Naive  Bayes  memiliki tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan decision  tree  yaitu  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 100,00 persen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Goldman, Ian. and Pabari, “PERMASALAHAN GURU HONORER TERKAIT KEBIJAKAN PENGHENTIAN  REKRUTMEN  GURU  PNS MENJADI PPPK,” vol. 2, no. 4, 2021.
[2] N.  Pekanbaru,  S.  Fahmi,  A.  Faridhi,  and  N. Hendayana,
“Website : https://journal.unilak.ac.id/index.php/Respublica PELAKSANAAN  UNDANG-UNDANG  NOMOR TENTANG APARATUR SIPIL NEGARA
TERHADAP PPPK YANG DILAKUKAN DI SMP Perubahan Undang-Undang Dasar Negara Kesatuan Republik Indonesi Tahun 1945 membawa perubahan dise,” pp. 1–15, 2014.
[3] T.  Mardiana,  H.  Syahreva,  and  T.  Tuslaela, “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Pada  Analisis Sentimen  Usaha  Waralaba  Berdasarkan  Data Twitter,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  2,  pp.
267–274, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.752.
[4] N.  T.  Romadloni,  I.  Santoso,  and  S.  Budilaksono, “Perbandingan  Metode  Naive  Bayes  ,  Knn  Dan
Decision Tree Terhadap Analisis Sentimen Transportasi Krl,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 1–9, 2019.
[5] T.  Daudert,  “Exploiting  textual  and  relationship information  for  fine-grained  financial  sentiment analysis,” Knowledge-Based  Syst. ,  vol.  230,  p.
107389, 2021, doi: 10.1016/j.knosys.2021.107389.
[6] M.  Demircan,  A.  Seller,  F.  Abut,  and  M.  F.  Akay, “Developing  Turkish  sentiment  analysis  models using machine learning and e-commerce data,” Int. J. Cogn. Comput. Eng. , vol. 2, pp. 202–207, 2021, doi:
10.1016/j.ijcce.2021.11.003.
[7] C.  A.  Sugianto,  “Analisis  Komparasi  Algoritma Klasifikasi Untuk Menangani Data Tidak Seimbang
Pada Data Kebakaran Hutan,” Techno.Com , vol. 14, no.  4,  pp.  336–342,  2015,  [Online].  Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article /view/992.
[8] R.  Puspita  and  A.  Widodo,  “Perbandingan  Metode KNN,  Decision  Tree,  dan  Naïve  Bayes  Terhadap Analisis  Sentimen  Pengguna  Layanan  BPJS,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 646, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
[9] H.  Thakkar,  V.  Shah,  H.  Yagnik,  and  M.  Shah, “Comparative  anatomization  of  data  mining  and fuzzy  logic  techniques used  in  diabetes prognosis,” Clin.  eHealth ,  vol.  4,  pp.  12–23,  2021,  doi: 10.1016/j.ceh.2020.11.001.
[10] A.  I.  Sang,  E.  Sutoyo,  and  I.  Darmawan,  “Analisis Data Mining Untuk Klasifikasi Data Kualitas Udara Dki Jakarta Menggunakan Algoritma Decision Tree Dan Support Vector Machine Data Minning Analysis for  Classification  of  Air  Quality  Data  Dki  Jakarta Using Decision Tree Algorthm and Support Vector,” vol. 8, no. 5, pp. 8954–8963, 2021.
[11] E. W. Sholeha, S. Yunita, R. Hammad, V. C. Hardita, and K. Kaharuddin, “Analisis Sentimen Pada  Agen Perjalanan Online Menggunakan Naïve Bayes dan K- Nearest  Neighbor,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  203–208,  2022,  doi: 10.35746/jtim.v3i4.178.
[12] M.  K.  Anam,  B.  N.  Pikir,  M.  B.  Firdaus,  and  S. Erlinda,  “Penerapan  Na  ¨  ıve  Bayes  Classifier  ,  K- Nearest Neighbor ( KNN ) dan Decision Tree untuk Menganalisis  Sentimen  pada  Interaksi  Netizen  dan Pemeritah Applications of Na ¨ ıve Bayes Classifier , K-Nearest  Neighbor  and  Decision  Tree  to  Analyze Sentiment  on  Ne,”  vol.  21,  no.  1,  2021,  doi: 10.30812/matrik.v21i1.1092.
[13] F.  Sodik  and  I.  Kharisudin,  “Analisis  Sentimen dengan  SVM  ,  NAIVE  BAYES  dan  KNN  untuk Studi  Tanggapan  Masyarakat  Indonesia  Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter,” vol. 4, pp. 628–634, 2021.