## PERANCANGAN MODEL SENTIMEN TWEET TERHADAP PILKADA DKI JAKARTA TAHUN 2017 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Muhammad Tegar Lazuardi, Tati Suprapti, Yudhistira Arie Wijaya Program Studi S1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jln. Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon tegarlazuardi48@gmail.com, tatisuprapti112004@gmail.com, yudhistira010471@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan Gubernur (Pilgub) DKI Jakarta menjadi peran penting dalam menentukan wilayah politik negara. Selain mencalonkan diri kembali, pasangan calon lainnya adalah Agus-Sylvi dan Anies-Sandiaga. Pilkada DKI Jakarta  2017 merupakan  momen penting  bagi  demokrasi Indonesia. Pada tahun 2017, 7 provinsi,  dan  18 kota. Penelitian ini mengkaji jaringan mobilisasi politik yang digunakan pasangan wilayah dalam Pilkada DKI Jakarta 2017. Strategi yang menonjolkan capaian wilayah yang dapat membuat birokrasi lebih efisien dan bersih, serta kepercayaan  diri  dalam  pemberantasan  korupsi.    Analisis  sentimen  dan  oponi  mining  adalah  analisis  yang bertujuan untuk melihat perasaan suatu masyarakat atau kelompok terhaap suatu keberadaan tertentu. Realita yang diekspresikan oleh masyarakat dapat bersifat positif maupun negatif. Twitter merupakan salah satu media yang membahas  tentang  berita  seputar  Pilkada  DKI  Jakarta  2017.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis tanggapan  masyarakat  terhadap  pencalonan  Pilkada  DKI  Jakarta  2017  di  Twitter  dan  mengklasifikasikan tanggapan  positif  dan  negatif  terhadap  kalimat  dengan  menggunakan  teknik  analisis.  Metode  yang  digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik Naive Bayes untuk mengevaluasi. Dataset tersebut berupa tanggapan masyarakat  terhadap  pencalonan  Pilkada  DKI  Jakarta  di  media  sosial  Twitter  sebanyak  1129  dataset,  yang kemudian dikelompokkan untuk selanjutnya diklasifikasi berdasarkan opini terkait data tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan akurasi 50.54% menggunakan algoritme Naive Bayes.
Kata kunci: DKI Jakarta, Partisipasi Masyarakat, Pilkada, Strategy, Sentimen, Twitter dan Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Text  mining  Merupakan  algoritma  machine learning  dan  natural  language  processing  untuk melakukan  analisis  dan  ekstraksi  informasi  dari  data teks,  dengan  tujuan  menghasilkan  wawasan  yang berguna  dan  dapat  diaplikasikan  dalam  berbagai bidang,  seperti  bisnis,  ilmu  sosial,  kesehatan,  dan sebagainya dan tujuannya untuk menemukan sentimen tweet yang bisa  menjawab kalimat positif dan negatif, sehingga  Teknik  text  mining  dapat  membantu mengidentifikasi  topik  yang  paling  sering  muncul dalam  suatu  data  teks,  seperti  topik  yang  sering dibicarakan dalam tweet atau posting media sosial. [1]. Dengan analisis sentimen sangat cenderung dilakukan untuk  melihat  opini  dari  suatu  sentimen  terhadap sebuah  objek  dengan  mengidentifikasi  apakah sentimen  tersebut  mengandung  opini  positif  atau negatif.  Pengaruh  tweet  terhadap  proses  klasifikasi sentiment  melalui  proses  Cleaning,  selanjutnya melakukan  tahapan  tokenize  untuk  menjadikan kalimat menjadi satu potongan kata-kata [2].
Penelitian  terdahulu  berkaitan  dengan  media sosial adalah tempat komunitas dapat mengungkapkan pendapatnya.  Indonesia  memiliki  salah  satu  jejaring sosial  terbesar  di  dunia  dan  salah  satu  yang  paling banyak  digunakan  di  Indonesia  adalah  Facebook, twiterr  dan  sebaginya  pada  tahun  2020,  jumlah, pengguna  aktif  Twitter  di  Indonesia  meningkat  dari tahun  lalu  atau  13  juta  menjadi  166  juta  menjadi pengguna aktif [3]. Penelitian lainnya yang dilakukan Winda dan kawan – kawan adalah melakukan analisa
sentimen  pada  opini  masyarakat  terhadap  vaksinasi covid – 19 dengan algoritme naïve bayes dengan data yang  digunakna  berasal  dari  twitter  yang  didapatkan total jumlah data sebanyak 3.780 tweet. Hasil evaluasi dari  penelitian  ini  berupa  opini  masyarakat  yang dominan  terhadap  sentimen  positif  sebesar  2.278 (60,3%), netral 1.299 (34,4%), dan negatif 203 (5,4%). Kemudian  nilai  evaluasi  yang  didapatkan  setelah menggunakan  Algoritme Naïve  Bayes yaitu  92,86% Class Recall (93%) [4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa tanggapan  publik  mengenai  Pilkda  DKI  Jakarta Tahnun  2017  dan  menganalisa  Tweet  Pilkda  DKI Jakarta  2017.  Menganalisa  tweet  Pilkda  DKI  Jakarta 2017,  menggunakan  secara  online,  seperti  Twitter dapat  membantu  menganalisis  tweet  yang  berkaitan dengan  Pilkda  DKI  Jakarta  2017.  Sehingga mengklasifikasi  hasil kalimat Positif dan Negatif  dan mengetahui tingkat akurasi terbaik dalam penggunaan parameteres  procesess  documment  dalam  melakukan proses Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency (TF-IDF), dalam menghitung bobot setiap kata akan  menghasilkan tingkat akurasi  yang didapat pada algoritma klasifikasi yang terbaik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Text Mining
Text Mining merupakan proses menganalisis dan mengekstrak  wawasan  dari  kumpulan  besar  data tekstual  yang  tidak  terstruktur.  Jenis  data  ini  dapat berasal  dari  berbagai  sumber,  seperti  platform  media
sosial,  artikel  berita,  ulasan  pelanggan,  atau  makalah penelitian. [5].

## 2.2. RapidMiner
RapidMiner  merupakan  alat  penambangan  data yang  kuat  karena menyertakan  plugin yang memungkinkan penggunaan algoritme berbeda dalam alat  ini  dan  alat  lainnya  dengan  operator  yang membantu  mengembangkan  proses  untuk  membuat model  yang  sesuai  untuk  analisis  data. RapidMiner memakai  bermacam  teknik  deskriptif  dan  prediksi sehingga dapat membuat suatu keputusan yang terbaik [6].

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen merupakan  menangkap  opini pada  dokumen,  kalimat,  unit,  dan  aspek  berdasarkan orientasi  emosionalnya.  Pada  dokumen,  komentar dianalisis  dan  ditentukan  apakah  pendapat  umum tentang  komunikasi  kursus  itu  positif,  negatif,  atau netral.  Pada  tingkat  kalimat,  ini  mengekstraksi perasaan  setiap  kalimat  dan  membantu  menghitung sisi  positif  dan  negatif  dari  kursus.  Ekstraksi  entitas tingkat sentimen  menggabungkan analisis entitas dan sentimen  untuk  memberi  siswa  pemahaman  tentang entitas seperti instruktur, kursus, dan tugas [7].

## 2.4. Media Sosial Twitter
Media  Sosial  Twitter  adalah  sebuah  platform media  sosial  yang  memungkinkan  pengguna  untuk berbagi pesan atau "tweet" dalam format teks dengan maksimal  280  karakter,  serta  foto,  video,  atau tautan ke situs web lainnya. Pengguna dapat mengikuti akun lain  untuk  melihat  tweet  mereka  di  beranda  mereka, dan juga dapat menggunakan fitur "like" dan "retweet" untuk  memberikan  dukungan  pada  tweet  dari pengguna lain coba dipagrahpase[8].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah pendekatan  kuantitatif.  Kuantitatif  ini  diolah  dan dianalisis  untuk  menarik  kesimpulan.  Pendekatan  ini mengutamakan pengukuran, pengolahan, dan analisis data secara sistematis dan obyektif untuk mendapatkan kesimpulan yang akurat dan dapat dipercaya.

## 3.2. Metode Penelitian
Tahapan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  analisa Knowledge  Discovery  In  Database ( KDD). Tahapan analisa data bisa dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD)
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan metode atau tahapan KDD singkatan dari Knowledge Discovery  in Database. Berikut merupakan tahapan – tahapan  dan  proses  yang  ada  pada  Knowledge Discovey in Database:

## 3.3. Selection
Di  awal  tahapan  terdapat  tahap  selection,  yang mana  data  selection  adalah  proses  pemilihan  subset data dari kumpulan data yang lebih besar berdasarkan kriteria  atau  parameter  tertentu.  Ini  sering  dilakukan untuk  fokus  pada  aspek  data  tertentu  atau  untuk mengurangi  jumlah  data  yang  perlu  dianalisis  atau diproses. Pemilihan data mendahului praktik pengumpulan data yang sebenarnya. Data diambil dari Kaggle.com  dengan  kata  kunci  data  Pilkda  DKI Jakarta tahun 2017. dari tanggal 22-23 Desember 2021 sebanyak 1129 twett

## 3.4. Data Cleaning atau Pre-processing
Pembersihan data untuk proses mengidentifikasi bagian  data  yang  tidak  lengkap,  salah,  benar,  tidak akurat  atau  hilang  dan  mengoreksi,  mengganti  atau menghapusnya.  Cleansing  penelitian ini akan menghapus  @,  #,  karakter  URL  serta  atribut  yang hanya  menggunakan  teks.  Operator  yang  digunakan adalah substitusi.

## 3.5. Transformation
Dalam analisis sentimen, data transformasi untuk operator  nominal  to  text  berguna  untuk  Operator nominal to text ini biasanya diterapkan pada variabel target, yaitu variabel yang akan dianalisis sentimennya.  Dalam  kasus  analisis  sentimen  pada teks,  variabel target dapat berupa tweet, postingan di media sosial, atau teks lainnya.
Gambar 2. Operator Nominal to text

## 3.6. Data Mining
Data mining tidak secara khusus mengubah teks yang tidak terstruktur menjadi format terstruktur untuk mengidentifikasi  pola.  Namun,  teknik  text  mining dapat  digunakan  untuk  mengubah  teks  yang  tidak terstruktur  menjadi  format  terstruktur  yang  dapat dianalisis oleh teknik data mining yang bermakna dan wawasan baru. Pada tahap Riset ini menerapkan Naïve Bayes.

## 3.7. Pattern Evaluation
Pattern Evaluation didefinisikan sebagai mengidentifikasi model yang meningkatkan wawasan berdasarkan ukuran yang diberikan. Temukan tempat menarik  untuk  setiap  model  menggunakan  ringkasan dan  visualisasi  agar  informasi  dapat  dipahami  oleh pengguna

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Membaca  dataset  dalam  bentuk file excel, menggunakan  operator Read  Excel seperti  tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Parameters Read Excel
Parameter pada operator Read Excel , menggunakan parameter default . Dari hasil pembacaan  operator Read  Excel didapat  informasi sebagai berikut.
Tabel 1. Statik dataset No. Uraian Keterangan 1. Record 104 2. Special Attribute 0 3. Reguler Atribute 0 4. Attribute : ID Integer, missing 0 Sentiment Polynominal dan label Pasangan Caslon Polynominal Texttweet Polynominal
Data  Selection ini  didapat  dari  webeset  pada Kaggle.com dengan  operator search  twitter dan  kata kunci  data  tweet  twitter  Pilkada  DKI  Jakarta  2017. Pengambilan data dari tanggal 22 sampai 23 Desember 2022.
Gambar 4. Dataset Pilkada DKI Jakarta 2017

## 4.2. Operator Select Attributes
Operator select  attributes ini  berfungsi  untuk memilih data subset atribut yang akan digunakan dari ExampleSet dan menghapus atribut lainnya yang tidak digunakan. Tampilan operator Select Attributes dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 5. Operator Select Attributes
Pada  operator select  attributes dilakukan  proses selection terhadap atribut yang akan digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Tabel Atribut Data No Atribut yang digunakan 1 ID 2 Sentiment 3 Pasangan Calon 4 Text Tweet
Semua  Atribut  ini  yang  tdigunakan  dalam penelitian  ini  adalah  atribut  Id,  Sentimen,  Pasangan Calon,  dan  Text  tweet.  Atribut  tersebut  tidak mempengaruhi proses data mining yang dijadikan nilai untuk  menghitung  akurasi  dan  digunakan  di  dalam penentu  pemilihan  kepala  daerah  DKI  Jakarta  tahun 2017. Hasil yang diperoleh dari proses operator select attributes ini dapat dilihat pada gambar 6

## 4.3. Data Labeling
Data diberi label secara manual sebagai sentimen positif dan negatif. Label adalah cara yang bagus untuk mengomunikasikan  informasi  seperti  nama  lokasi. Pelabelan  adalah  bagian  dari  pembelajaran  yang diawasi. Supervised learning adalah model pembelajaran mesin yang memeriksa data dengan tag atau  target  dimana  evaluasi  model  akan  didasarkan pada target tersebut.
Tabel 3. Label Proses Tweets Sentimen memang kalah di pilkada tetapi MENANG di hati rakyat." Positif Agus-Sylvi#agussilvy bicara apa kasihan yaa...lap itu air matanya wkwkwkwk" Negatif

## 4.4. Naïve Bayes
Penilaian  Kinerja  Hasil  Klasifikasi  Algoritme Naive Bayes:
Gambar 7. Performance Naïve Bayes
Berdasarkan  Hasil Performance tentang  analisa sentimen Pilkada DKI Jakarta tahun 2017 pada twitter yang  menggunakan  metode Naïve  Bayes diperoleh hasil  akurasi  sebesar  50.19%  dan micro  average 49.45%  dalam  penentuan  sentimen  memiliki  tingkat precision sebesar 50.56% dan recall sebesar 66.18%, dimana penjelasan tabel sebagai berikut: Pertama ,  sebesar  33.83%  untuk predicted  class negative dengan True  Negative (TN)  sebanyak  45, True Positive (TP) sebanyak 46. Kedua , sebesar 66.18% untuk predicted class positive dengan True  Negative (TN)  sebanyak  45, True Positive (TP)  sebanyak  45. True  Negative (TN) sebanyak 88, True Positive (TP) 90.
Gambar 8. Bagan Naïve Bayes
Pembahasan  hasil  analisis  kualitatif  dan/atau kuantitatif  harus  dilakukan  dengan  tujuan  untuk memberikan  jawaban  atas  permasalahan  yang  diteliti
dalam makalah. Pada bagian ini, seluruh kegiatan yang telah  dilakukan  dalam  penelitian  harus  diuraikan secara  lengkap.  Mulai  dari  konsep  penelitian, perancangan penelitian, hipotesis (bila ada), percobaan,  pengamatan  data,  dan  hasil  dari  data pengamatan yang telah dilakukan.

## 4.5. Pattern Evaluation
Pattern  evaluation proses  evaluasi  pola  dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber dan memperhatikan  setiap  detailnya.  Data  yang  telah dikumpulkan kemudian dianalisis untuk mencari pola dan  tren  yang  menonjol.  Setelah  itu,  pola  dan  tren tersebut dievaluasi untuk menentukan apakah mereka memiliki  nilai  yang  signifikan  atau  tidak.  Evaluasi dilakukan setelah proses data dilakukan dengan Naïve Bayes. menghasilkan berapa banyak sentimen positive dan  negative . Confusion  Matrix digunakan  dalam evaluasi  ini  karena  berfungsi  sebagai  alat  evaluasi dalam  memperkirakan  objek  yang  benar  ( True )  dan salah  ( False )  pada  model  klasifikasi. Matrix sendiri digunakan  dalam  membandingkan  hasil  klasifikasi dengan data yang sebenarnya.
Tabel 4. Tabel Confusion Matrix Prediksi Dua Kelas
Actual Class Predicted Class Class 1 Class 2 Class 1 True Positive (TP) False Negative (FN) Class 2 False Positive (FP) True Negative (TN)
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung akurasi adalah:
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai precision:
Rumus  yang digunakan dalam  menghitung nilai Recall adalah:
Hasil dari algoritme yang digunakan menunjukan akurasi  dari Naïve  Bayes .  Menghasilkan  akurasi sebesar  50%,  precision  33%  dan  recall  49%  pada algoritme Naïve  Bayes .  Sehingga  dapat  disimpulkan dari hasil diatas bahwa pada penelitian  ini klasifikasi terbaik dalam menghasilkan tingkat akurasi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Melalui  metode  Naïve  Bayes,  data-data  dari Twitter  tersebut  diproses  untuk  menghasilkan informasi  tentang  sentimen  masyarakat  terkait
pemilihan  kepala  daerah  DKI  Jakarta.  Metode  ini didasarkan  pada  teori  probabilitas  dan  menggunakan klasifikasi untuk menentukan sentimen yang diungkapkan  oleh  masyarakat  dalam  setiap  tweet. melalui media sosial Twitter yang mengklasifikasikannya  menjadi  positif  dan  negatif, hasil akurasi yang didapat pada algoritme Naïve Bayes sebesar 50%, precision 33% dan recall 49%. Peneliti menggunakan metode klasifikasi metode Naïve Bayes karena  metode  yang  tepat  digunakan  dengan  hasil akurasi  baik  dalam  mengklasifikasikan  data  mining. Dalam  studi  selanjutnya,  lebih  banyak  set  data  harus digunakan  daripada  studi  ini  untuk  meningkatkan informasi tentang pilkada Dki Jakarta tahun 2017 dan meningkatkan presisi dibandingkan studi sebelumnya. Gunakan  metode  lain  untuk  memverifikasi  bahwa proses penelitian itu akurat. Pencarian tambahan juga dapat  mencari  sumber  data  lain  seperti  Facebook, Instagram, daYouTube.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  P.  Doloksaribu  and  Yusran  Timur  Samuel, “Komparasi  Algoritma  Data  Mining  Untuk Analisis  Sentimen  Aplikasi  Pedulilindungi,” J. Teknol.  Inf.  J.  Keilmuan  dan  Apl.  Bid.  Tek. Inform. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  1–11,  2022,  doi: 10.47111/jti.v16i1.3747.
[2]  B. Darma, A. Suryani, and Y. Surono, “Pengaruh Fasilitas  Kerja  Dan  Kompetensi  Terhadap Kepuasan  Kerja  Pegawai  Dan  Dampaknya Terhadap  Kinerja  Pegawai  Kantor  Kelurahan
Sekecamatan  Muara  Bulian  Kabupaten  Batang Hari,” J-MAS (Jurnal Manaj. dan Sains) , vol. 3, no. 2, p. 170, 2018, doi: 10.33087/jmas.v3i2.54.
[3]  S. R. I. Rezeki, “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.
[4]  I. Sholekha, A. Faqih, and A. Bahtiar, “Sentiment Analysis  of  Public  Opinion  Covid-19  Vaccine Using  Naïve  Bayes  and  Random  Forest Methods,” J. Tek. Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 34– 43, 2022, doi: 10.15408/jti.v15i1.24847.
[5]  C. Joergensen E Munthe, N. Astuti Hasibuan, and H.  Hutabarat,  “Penerapan  Algoritma  Text Mining  Dan  TF-RF  Dalam  Menentukan  Promo Produk  Pada  Marketplace,” Resolusi    Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 110–115, 2022, doi: 10.30865/resolusi.v2i3.309.
[6]  A.  Viloria et  al. ,  “Determinating  student interactions  in  a  virtual  learning  environment using data mining,” Procedia Comput. Sci. , vol. 155,  no.  2018,  pp.  587–592,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2019.08.082.
[7]  D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan  Algoritma  Svm  Untuk  Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan  Korupsi  Republik  Indonesia,”
Edutic  -  Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.21107/edutic.v7i1.8779.