## ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP MENTERI INDONESIA DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NA I VE BAYES
Rangga Pebrianto 1) , Siti Nurhasanah Nugraha 2) , Abdul Latif 3) , Muhammad Rifqi Firdaus 1,3,4) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika– Universitas Bina Sarana Informatika
JL. Kramat Raya No.98, Kota Jakarta Pusat
2) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika– Universitas Nusa Mandiri
Jl. Jatiwaringin No.2, Kota Jakarta Timur
1) rangga.rpo@bsi.ac.id , 2) siti.nhg@nusamandiri.ac.id ,
3) abdul.bll@bsi.ac.id , 4) muhammad.mku@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Kabinet  Indonesia  Maju  adalah  kabinet  pemerintahan  Indonesia  pada  pimpinan  Presiden  Joko Widodo dan Wakil Presiden Ma’ruf Amin. Dengan dilantiknya para menteri di Kabinet Indonesia Maju,  tokoh  politik  yang  memiliki  jabatan  dan  tanggung  jawab  sebagai  menteri  dalam melaksanakan  tanggung  jawabnya  tak  lepas  dari  berbagai  opini.  Salah  satu  metode  untuk mengelompokkan  kategori  opini  pengguna  media  sosial  adalah sentiment  analyst .  Penelitian  ini menggunakan dataset hasil crawling dari twitter dengan  kata  kunci  “Menteri”.  Hasil crawling diolah menggunakan kedua model algoritma yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes . Penelitian  ini  membandingkan  hasil cross  validation algoritma  SVM  dengan Naïve  Bayes .  Hasil cross validation dari algoritma SVM menunjukkan nilai accuracy sebesar  89,60%, recall 90,91%, precission 97,64%.  untuk  algoritma Naïve  Bayes dihasilkan accuracy sebesar  85,74%, recall 85,74%, precission 100,00%. SVM bekerja memaksimalkan margin antara dua kelas yang berbeda, Naïve  Bayes sederhana  menerapkan  teori  probabilitas  untuk  mencari  kemungkinan  terbesar  dari klasifikasi.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  kedua  algoritma  yang  digunakan  memberikan solusi  untuk  masalah  klasifikasi  dalam  kasus  analisis  sentimen  menteri,  terlepas  dari  SVM menghasilkan akurasi yang lebih baik.
Kata kunci: sentimen, menteri, kabinet, SVM, accuracy

## ABSTRACK
The Advanced Indonesia Cabinet is the cabinet of the Indonesian government under the leadership of  President Joko Widodo and Vice President Ma'ruf  Amin.  With  the inauguration  of  ministers in the  Advanced  Indonesia  Cabinet,  officials  who  have  positions  and  responsibilities  as  ministers carry out the responsibilities of various opinions. One method for classifying the opinion categories of social media users is analyst sentiment. This study uses a crawling dataset from Twitter with the keyword "Minister". The crawling results are processed using the second model algorithm, namely Support  Vector  Machine  (SVM)  and  Naïve  Bayes.  This  study  compares  the  results  of  the crossvalidation of the SVM algorithm with Naïve Bayes. The cross-validation results from the SVM algorithm  show  an  accuracy  value  of  89.60%,  recall  90.91%,  precision  97.64%.  for  the  Naïve Bayes  algorithm,  the  accuracy  is  85.74%,  recall  is  85.74%,  precision  is  100.00%.  SVM  works  to maximize the margins of the two different classes, simple Naïve Bayes applies probability theory to find the largest possible classification of these results, it can be said as the second algorithm used
for  classification  problems  in  the  case  of  sentiment  analysis,  apart  from  SVM  produces  better accuracy.
Keywords: sentiment, minister, cabinet, SVM, accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Kabinet  Indonesia  Maju  adalah kabinet pemerintahan Indonesia pada pimpinan  Presiden  Joko  Widodo  dan  Wakil Presiden  Ma’ruf  Amin.  Kabinet  ini  terdiri darii  atas  4  menteri  koordinator  dan  30 menteri  bidang  yang  diumumkan  pada  23 Oktober 2019 dan dilantik berdasarkan Surat Keputusan  Presiden  Republik  Indonesia Nomor 113/P Tahun 2019 tentang Pembentukan Tahun 2019-2024 [1].
Dengan telah dilantiknya para menteri  di  Kabinet  Indonesia  Maju,  seorang tokoh  politik  yang  telah  memiliki  jabatan dan  tanggung  jawab  sebagai  menteri  tentu saja dalam melaksanakan tanggung jawabnya  tidak  lepas  dari  berbagai  opini masyarakat.  Sebelum  adanya  media  internet masyarakat  menyampaikan  opini,  kritik  dan saran  melalui  media  cetak  [2].  Namun, seiring  berkembangnya  teknologi    yang begitu  pesat  memunculkan  banyak  media online dari media berita sampai media sosial yang menjadi wadah bagi masyarakat dalam menyampaikan opini, kritik dan saran.
Saat  ini  media  sosial  sudah  begitu banyak, mulai  dari Facebook, Twitter, Path, Instagram,  Google+,  Tumblr,  Linkedin dan masih  banyak  lagi.  Media  sosial  khususnya twitter sekarang  ini  menjadi  perangkat komunikasi yang sangat populer di kalangan pengguna  internet  [3]. Twitter merupakan salah  satu  media  sosial  yang  sudah  menjadi bagian  dari  pola  komunikasi  masyarakat. Media  sosial  ini  sangat  erat  kaitannya dengan sentimen pengguna, dimana sentimen  tersebut  didapat  ketika  pengguna melakukan tweet [2].
Mengolah opini dari pengguna media sosial  bukanlah  hal  yang  mudah,  dengan jumlah opini yang terdapat pada sosial media yang  begitu  banyak  untuk  diproses  secara manual. Maka dari itu untuk mengelompokkan  apakah  opini  tersebut termasuk  kategori  positif  atau  negatif,
diperlukan  sebuah  metode  atau  teknik khusus.  Melalui tweet yang  di  share  oleh pengguna  ini  lah  yang  bisa  diambil  dan dijadikan  analisis  sentimen  terhadap  kinerja menteri  Indonesia  dalam  melakasanakan tanggung jawabnya.
Machine Learning saat  ini  sedang sangat  ramai  dibicarakan  banyak  orang, dengan kemampuannya untuk bisa menjalankan  kemampuan  manusia  oleh sebuah mesin. Machine learning merupakan salah  satu  bidang  studi  yang  memberikan kemampuan  pada  program  komputer  untuk belajar  dengan  sendirinya  tanpa  arahan  dari user [4].  Salah  satu  kemampuan  yang dikembangkan oleh praktisi machine learning adalah sentiment analyst . Sentiment Analyst merupakan studi komputasi mengenai  pendapat,  perilaku  dan  emosi seseorang  terhadap  entitas.  Entitas  tersebut dapat  menggambarkan  individu,  kejadian atau  topik  [5].  Dengan  dilakukannya penelitian  ini  diharapkan  dapat  diketahui analisis  sentimen  para  pengguna twitter terhadap  kinerja  menteri  Indonesia  dalam melakasanakan tanggung jawabnya. Penelitian  ini  menggunakan dataset yang  di crawling dari twitter dengan  kata  kunci “Menteri”  kemudian  diolah  dengan  dua algoritma  yaitu Support  Vector  Machine (SVM) dan Naïve Bayes . Pada penelitian ini akan  membandingkan  hasil  akurasi  dari kedua  algoritma  yaitu Support  Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes .
Penelitian mengenai analisis sentimen  bukanlah  merupakan  penelitian yang  pertama  kalinya  dilakukan.  Tentunya ada  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang telah  dilakukan  yang  membahas  analisis sentimen. Penelitian yang dilakukan oleh [6] membahas  mengenai  penggunaan feature selection weight by correlation pada algoritma Support  Vector  Machine dalam pengolahan  analisis  sentimen  dengan  hasil bahwa  penggunaan feature  selection  weight by  correlation dapat  meningkatkan  nilai
akurasi  dan  nilai AUC yang  lebih  tinggi. Penelitian  oleh  [7]  yang  membandingkan algoritma Naïve  Bayes dan Support  Vector Machine (SVM)  berbasis Particle  Swarm Optimization (PSO)  dengan  hasil  yang menunjukkan  bahwa  penggunaan Particle Swarm  Optimization (PSO)  pada  algoritma SVM  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi terbaik. Adapun penelitian yang membandingkan  algoritma Naïve  Bayes dengan Support  Vector  Machine (SVM) dilakukan  oleh  [8]  yang  menunjukkan  hasil bahwa Naïve  Bayes mendapatkan  hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan SVM.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis  sentimen  dengan  membandingkan
kedua  metode  algoritma  yaitu Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine (SVM). Apakah algoritma SVM yang akan menghasilkan  nilai  akurasi  terbaik  atau algoritma Naïve  Bayes yang  menghasilkan nilai akurasi terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian,  metode  yang dilakukan mengacu pada pemecahan masalah  yang  meliputi  pengumpulan  data, perumusan  hipotesis,  pengujian  hipotesis, menafsirkan hasil pembahasan dan penarikan kesimpulan [9]. Metode penelitian yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Metode Penelitian
Proses pengambilan data pada penelitian  ini  dilakukan  dengan crawling data  dari twitter dengan  menggunakan keyword  “Menteri”  kemudian  dikelola dengan  bantuan  aplikasi rapidminer untuk pengolahan  data  yang  selanjutnya  masuk tahap pre-processing .  Sebelum dataset dimasukkan  kedalam  model  terlebih  dahulu dilakukan pre-processing data dengan tujuan agar  dapat  diolah  pada  saat  membuat pemodelan.  Tahap  ini  meliputi  kegiatan membangun  data  dan  juga  membersihkan data  agar  siap  untuk  dikelola  pada  tahap selanjutnya.  Proses  pertama  yaitu transform cases digunakan  untuk  mengubah  bentuk huruf  kapital  yang  ada  pada text menjadi huruf  kecil  semua  ( lowercase ).  Hal  ini dilakukan untuk penyeragaman bentuk huruf, serta  untuk  meminimalisir  kesalahan  pada saat  proses tokenize .  Kemudian  dilanjutkan pada proses remove URL atau menghilangkan Uniform  Resouce  Locator (URL) yang ada pada dataset yang dihasikan dari  proses crawling  data .  Kemudian dilanjutkan pada proses annotation removal , yaitu  menghapus  tanda annonate (@)  dan teks  yang  mengikutinya.  Selanjutnya  proses remove  hashtag (#),  yaitu  menghapus  tanda (#) yang ada pada teks.
Kemudian selanjutnya adalah tokenize  yaitu  proses  yang  akan  membelah kata-kata  yang  ada  dalam dataset menjadi terpisah,  bukan  merupakan  kalimat  lagi. Kemudian  kata-kata  tersebut  akan  disebut dengan  istilah  fitur.  Kemudian  dilanjutkan pada proses Filter Tokens ( by Length ), yang akan menghilangkan kata-kata dengan panjang  karakter  tertentu.  Karena  biasanya kata  yang  hanya  memiliki  2  karakter  tidak mempunyai  arti  [6].  Setelah  itu  dilakukan proses filter  stopwords yaitu  membuang kata-kata  yang  tidak  mempunyai  arti  pada analisis  sentimen,  biasanya  berupa  kata keterangan dan kata sambung.
Proses  selanjutnya  yaitu Modelling, pada  tahap  ini  dilakukan  10 fold  cross validation untuk  membagi dataset menjadi 10  bagian  dimana  1  diantara  bagian  lainnya menjadi data testing , sedangkan data lainnya menjadi data training . Kemudian
dimasukkan ke dalam model algoritma SVM dan Naïve Bayes . Setelah tahapan modelling selesai  maka  tahap  selanjutnya  adalah melakukan  evaluasi  terhadap  hasil  dari pemodelan tersebut. Evaluasi yang dilakukan yaitu dengan membandingkan dua hasil dari pemodelan yang berupa accuracy, precision, recall maupun AUC antara model algoritma SVM dengan Naïve Bayes .

## 3. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1. Pengambilan Dataset
Pengambilan  dataset  pada  penelitian ini  diambil  dari  proses crawling dari  sosial media twitter pada tools rapidminer dengan menggunakan operator search twitter dengan query “Menteri”. Kemudian dataset tersebut disimpan  kedalam  format Excel untuk dilakukan  proses cleansing yang  terdiri  dari remove  duplicate data  dan  pelabelan  secara manual.  Setelah  dilakukan  proses cleansing dihasilkan  data  sebanyak  3.905  dari  10.000 data tweet pengguna  dari  hasil crawling . Proses  pengambilan seperti  pada  gambar berikut.
Gambar 2. Proses Crawling Data Twitter
dan Pembuatan File Excel
3.2. Pre-Processing
Setelah crawling data dari twitter dan sudah dilakukan proses cleansing , kemudian dilanjutkan  dengan  tahap pre-processing . Data tersebut tidak bisa langsung dimasukkan dalam pengolahan untuk sentimen  analisis,  maka  diperlukan  tahapan pre-processing terlebih dahulu.
Gambar 3. Operator Pre-Processing
Gambar 4. Operator Process Document
Operator yang digunakan pada tahapan Pre-Processing dalam  operator Process Document diantaranya:
a. Transform Case
Penelitian ini menggunakan fitur lowercase untuk  mengubah  bentuk  huruf kapital  yang  ada  pada text menjadi  huruf kecil  semua.  Perbedaannya  seperti  pada tabel berikut.
Tabel 1. Hasil Transform Cases Text Asli Transform Cases Apakah Menteri Perdagangan sudah umumkan Mafia Minyak  Goreng  seperti yg  dia  janjikan  di  DPR RI bbrp hari yl? apakah menteri perdagangan sudah umumkan mafia minyak goreng seperti yg dia janjikan di dpr ri bbrp hari yl? Rumusan  yang  boleh diambil  dari  jawapan Menteri ini ialah Menteri dan juga Timbalan Menteri GAGAL melindungi setiap kanak-kanak perempuan dalam negara ini. Jawapan yang  sangat  tak  masuk akal.  Apa  yang  susah sangat untuk kementerian buat keputusan berkaitan rumusan  yang  boleh diambil  dari  jawapan menteri ini ialah menteri dan juga timbalan menteri gagal melindungi setiap kanak-kanak perempuan dalam negara  ini.  jawapan yang sangat tak masuk akal. apa yang susah  sangat  untuk kementerian buat keputusan  berkaitan
dengan isu ini? https://t.co/LQe3HhwgS X dengan isu ini? https://t.co/lqe3hhwg sx Pemerintah sedang menyusun Rancangan Peraturan Presiden tentang Otorita Ibu Kota Nusantara.  Ada  apa  saja di dalamnya? https://t.co/vOcbbitOgq pemerintah sedang menyusun  rancangan peraturan presiden tentang  otorita  ibu kota  nusantara.  ada apa saja di dalamnya? https://t.co/vocbbitog q
b. Remove URL
Pada  operator  ini  akan  menghilangkan URL yang ada pada text . Berikut perbedaan antara text yang  belum  di remove  url dan  yang sudah di remove url .
Tabel 2. Hasil Remove URL
Text Asli Remove URL Rumusan  yang  boleh diambil  dari  jawapan Menteri ini ialah Menteri dan juga Timbalan Menteri GAGAL melindungi setiap kanak-kanak perempuan dalam
negara ini. Jawapan
yang  sangat  tak  masuk akal.  Apa  yang  susah sangat untuk kementerian buat keputusan berkaitan dengan isu ini? https://t.co/LQe3Hhwg SX rumusan  yang  boleh diambil  dari  jawapan menteri ini ialah menteri dan juga timbalan menteri gagal melindungi setiap kanak-kanak perempuan dalam negara  ini.  jawapan yang sangat tak masuk  akal.  apa  yang susah  sangat  untuk kementerian buat keputusan berkaitan dengan isu ini? Pemerintah sedang menyusun Rancangan Peraturan Presiden tentang Otorita Ibu Kota  Nusantara.  Ada apa  saja  di  dalamnya? https://t.co/vOcbbitOgq pemerintah
sedang
menyusun  rancangan peraturan presiden tentang  otorita  ibu kota  nusantara.  ada apa saja di dalamnya? Wihhh...pak menteri @erickthohir Pede KUR 2022 Capai Target  Rp388  Triliun slurrr....josss tenannn #DenganETMerdekaBe
wihhh...pak menteri @erickthohir pede kur  2022  capai  target rp388 triliun
slurrr....josss  tenannn
#denganetmerdekaber
rdaulat https://t.co/hfW6kIcUIv daulat c.
Remove Annotation (@)
Pada operator ini akan menghilangkan tanda annotation (@)  yang  terdapat  pada text . Perbedaan  dari  sebelum  proses annotation removal dan  setelah  proses annotation removal dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Hasil Remove Annotation (@)
Text Asli Remove @ Wihhh...pak menteri @erickthohir Pede KUR 2022 Capai Target  Rp388  Triliun slurrr....josss tenannn #DenganETMerdekaBe rdaulat
https://t.co/hfW6kIcUIv
wihhh...pak menteri pede  kur  2022  capai target  rp388  triliun slurrr....josss  tenannn #denganetmerdekaber daulat @Hilmi28 Menteri terbobrok di dunia. Mundur lebih terhormat menteri  terbobrok  di dunia.  mundur  lebih terhormat @muhd_iqhbal @WongShuQi @The_Mamu Ahli SAINS pun warganegara, ada kemungkinan mereka meminta  wakil  rakyat mereka,  YB  Wong,  kes ini,  mengajukan  soalan pada menteri... apa salahnya? ahli sains pun warganegara, ada kemungkinan  mereka meminta  wakil  rakyat mereka, yb wong, kes ini, mengajukan soalan  pada  menteri... apa salahnya? d. Remove Hashtag (#)
Operator ini akan melakukan
penghapusan  tanda hashtag (#)  yang  ada pada text .  Perbedaannya  dapat  dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Hasil Remove Hashtag (#) Text Asli Remove # Wihhh...pak menteri @erickthohir Pede KUR 2022 Capai Target  Rp388  Triliun slurrr....josss  tenannn #DenganETMerdekaB erdaulat https://t.co/hfW6kIcUI v wihhh...pak menteri  pede  kur 2022  capai  target rp388 triliun slurrr....josss tenannn Semakin keren pokona mah, menteri perdagangan Muhammad Lutfi cabut HET hingga DMO #DukungMendagLutfi https://t.co/s1m2bv14 YG semakin keren pokona mah, menteri perdagangan muhammad lutfi cabut  het  hingga dmo Sedikit bicara langsung bertindak! Menteri  perdagangan Muhammad Luthfi @MendagLutfi meberikan statemen hari  senin  besok  akan ada 3 orang yang akan di  tetapkan  sebagai tersangka mafia minyak goreng.
@vivayogamauladi
@ArizaPatria #kahminasional #MN
Kahmi #minyakgoreng
#kemendag https://t.co/VWQ7pwS vge sedikit bicara langsung bertindak!  menteri perdagangan muhammad  luthfi meberikan statemen hari senin  besok  akan ada  3  orang  yang akan  di  tetapkan sebagai  tersangka mafia minyak goreng.
e. Tokenize
Proses  ini  akan  menghilangkan  tanda  baca, angka,  simbol,  karakter  khusus  atau  apapun yang  bukan  huruf.  Perbedaannya  dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 5. Hasil Tokenize Text Asli Remove # Wihhh...pak menteri @erickthohir Pede KUR 2022 Capai Target  Rp388  Triliun slurrr....josss tenannn #DenganETMerdekaBe rdaulat
https://t.co/hfW6kIcUIv
wihhh  pak  menteri pede  kur  capai  target rp  triliun  slurrrjosss tenannn @muhd_iqhbal @WongShuQi @The_Mamu Ahli SAINS pun warganegara, ada kemungkinan mereka meminta  wakil  rakyat mereka,  YB  Wong,  kes ini,  mengajukan  soalan pada menteri... apa salahnya? ahli sains pun warganegara, ada kemungkinan  mereka meminta  wakil  rakyat mereka  yb  wong  kes ini mengajukan soalan  pada  menteri apa salahnya Sedikit  bicara  langsung bertindak! Menteri perdagangan Muhammad Luthfi @MendagLutfi meberikan statemen hari  senin  besok  akan ada  3  orang  yang  akan di tetapkan sebagai tersangka mafia minyak goreng.
@vivayogamauladi @ArizaPatria #kahminasional #MNK ahmi #minyakgoreng # kemendag https://t.co/VWQ7pwS vge sedikit bicara langsung bertindak menteri  perdagangan muhammad luthfi
meberikan statemen hari  senin  besok  akan ada  orang  yang  akan di  tetapkan  sebagai tersangka mafia minyak goreng
f. Filter Tokens ( By Length )
Pada  penelitian  ini  panjang  minimum karakter  yang  digunakan  adalah  3 karakter  dengan  panjang  maksimum  25 karakter.  Artinya  kata  dengan  panjang kurang  dari  3  karakter  dan  lebih  dari  25
karakter  akan  dihilangkan.  Berikut  ini hasil dari proses filter tokens ( by length ).
Tabel 6. Hasil Filter Tokens ( by Length )
Text Asli Remove # Wihhh...pak menteri @erickthohir  Pede  KUR 2022  Capai  Target  Rp388 Triliun slurrr....josss tenannn #DenganETMerdekaBerdau lat https://t.co/hfW6kIcUIv wihhh  pak  menteri pede kur capai target triliun slurrrjosss tenannn @muhd_iqhbal @WongShuQi @The_Mamu  Ahli  SAINS pun warganegara, ada
kemungkinan mereka
meminta
wakil rakyat
mereka,  YB  Wong,  kes  ini, mengajukan  soalan  pada menteri... apa salahnya?
ahli sains pun warganegara, ada kemungkinan mereka meminta wakil rakyat mereka wong kes ini mengajukan  soalan pada  menteri  apa salahnya Sedikit bicara langsung bertindak! Menteri perdagangan Muhammad Luthfi @MendagLutfi meberikan  statemen  hari sedikit bicara langsung  bertindak menteri perdagangan muhammad luthfi
senin  besok  akan  ada  3 orang yang akan di tetapkan sebagai  tersangka  mafia minyak goreng. @vivayogamauladi @ArizaPatria #kahminasional #MNKahm i #minyakgoreng #kemenda g https://t.co/VWQ7pwSvge meberikan  statemen hari  senin  besok akan ada orang yang akan tetapkan sebagai tersangka mafia minyak goreng

## g. Stopword Removal
Selanjutnya  adalah  penggunaan  operator Stopword  Removal  (by  Directory) yang berfungsi  untuk  menghilangkan  kata-kata yang tidak memiliki makna.

## 3.3. Modelling
Model pada penelitian ini digambarkan  seperti  pada  gambar  di  bawah ini  yang  merupakan  keseluruhan  operator yang  digunakan  dalam  penelitian  pada tools rapidminer.
Gambar 5. Model Penelitian pada Tools Rapidminer
Pada pemodelan diatas dapat diketahui  bahwa  terdapat  2  buah Cross Validation ,  hal ini  dikarenakan  pada penelitian  ini  menggunakan  2  model algoritma berbeda yaitu  algoritma  SVM dan Naïve Bayes . Cross Validation yang pertama untuk  menguji  algoritma  SVM  dan Cross Validation yang  kedua  untuk  menguji algoritma Naïve Bayes .  Untuk  membedakan kedua  proses  tersebut  digunakan  operator Multiply  untuk  membagi exampleset output dari processing data  masuk  ke cross validation untuk  diproses  dengan  algoritma SVM  dan Naïve  Bayes kemudian  dilakukan pengukuran evaluasi.

## 3.4. Evaluasi
Untuk  melakukan  evaluasi  dalam penelitian ini menggunakan Accuracy, recall
dan precission . Accuracy merupakan tingkat kedekatan antara nilai yang didapat terhadap nilai  sebenarnya, recall merupakan  tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan kembali sebuah infromasi, sedangkan precission adalah  kecocokan  antara  bagian data  yang  diambil  dengan  informasi  yang dibutuhkan  [10].  Hasil  dari  algoritma  SVM dan Naïve  Bayes akan  dibandingkan  untuk mengukur  seberapa  besar  nilai  akurasi  yang dihasilkan  dan  untuk  mengetahui  model algoritma  mana  yang  menghasilkan  nilai akurasi  tertinggi.  Untuk  mendapatkan  nilai yang  akan  dievaluasi  maka  digunakan 10 fold  cross  validation terhadap  data  yang diolah.
Gambar 6. Cross Validation Algoritma SVM
Gambar 7. Cross Validation Algoritma Naïve Bayes
Dari  tahapan  yang  telah  dilakukan maka  dihasilkan  nilai Accuracy dari  kedua algoritma sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil Accuracy Algoritma SVM dan Naïve Bayes
Algoritma SVM Algoritma Naïve Bayes 89,60% 85,74%
Adapun  nilai class  recall dan class precission dari  kedua  algoritma  sebagai berikut:
Gambar 8. Nilai Class Recall dan Class Precission Algoritma SVM
Gambar  9. Nilai Class  Recall dan Class Precission Algoritma Naïve Bayes
Dari  kedua  hasil cross  validation diatas  maka  dapat  diketahui  selisih  untuk nilai accuracy,  recall dan precission dari kedua  algoritma  yang  digunakan  terlihat seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 8. Selisih Nilai Accuracy, Recall dan Precission
Algoritma Accuracy Class Recall Class Precission Support Vector Machine (SVM) 89,60% 90,91% 97,64% Naïve Bayes 85,74% 85,74% 100,00% Selisih 3,86% 5,17% 2,36%

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  analisis sentimen dapat digunakan untuk mengetahui sentimen  masyarakat  khususnya  pengguna twitter terhadap  kinerja  para  menteri  dalam melaksanakan  tanggung  jawabnya.  Dengan tujuan untuk membantu masyarakat menentukan  sentimen  yang  terdapat  pada tweet opini  yang  ada  di twitter .  Penelitian analisis  sentimen  ini  dilakukan  dengan menggunakan  dua  model  algoritma  yaitu Supoort  Vector  Machine (SVM)  dengan model  algoritma Naïve  Bayes. Dari  hasil pengujian  kedua  model  tersebut diketahui bahwa model algoritma SVM memiliki nilai Accuracy tertinggi,  dalam  hal  ini  SVM bekerja  dengan  mendefinisikan hyperplane
yang  memaksimalkan  margin  antara  dua kelas yang berbeda, sehingga dapat disimpulkan bahwa model ini dapat memberikan solusi untuk masalah klasifikasi dalam  kasus  analisis  sentimen  menteri,
Penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk dapat  membandingkan  model  lain  selain SVM dan Naïve Bayes, serta dapat dilakukan dengan  penambahan  jumlah  data  yang  lebih banyak  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi yang lebih baik.
5. Daftar Pustaka [1] www.presidenri.go.id,
“Kabinet
Indonesia  Maju,” Presiden  Republik Indonesia . [2] Nurul Islamy Zakiyyatunisah, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial
Twitter  Terhadap  Kinerja  Kabinet Indonesia  Maju  Menggunakan  K- Means,”  Sekolah  Tinggi  Manajeman Informatika  Dan  Komputer  Akakom Yogyakarta, 2020.
[3] G.  A.  Buntoro,  “Analisis  Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” Integer J. Maret , vol.  1, no.
1, pp. 32–41, 2017.
[4] Z.  A.  Fikriya,  M.  I.  Irawan,  and  S.
Soetrisno.,  “Implementasi  Extreme Learning  Machine  untuk  Pengenalan Objek Citra Digital”.
[5] S.  A.  Saputra,  Didi  Rosiyadi,  Windu Gata,  and  Syepry  Maulana  Husain, “Sentiment Analysis Analisis Sentimen  E-Wallet  Pada  Google  Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization,” J.  RESTI  (Rekayasa
Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019.
[6] S. N. Nugraha, T. Rivanie, S. Rahayu, W. Gata, and R. Pebrianto, “Sentimen Analisis  Penerapan  Social  Distancing Menggunakan  Feature  Selection  Pada Algoritma  Support  Vector  Machine,”
J.  Tek.  Komput.  AMIK  BSI ,  vol.  VI, no. 2, pp. 184–192, 2020.
[7] F.  N.  Hasan  and  M.  Wahyudi,
“Analisis  Sentimen  Artikel  Berita Tokoh Sepak Bola Dunia Menggunakan Algoritma Support Vector  Machine  Dan  Naive  Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. AKRAB JUARA , vol.
3, no. 4, pp. 42–55, 2018.
[8] M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y. Azhar,  “Perbandingan  Metode  Naïve Bayes  dan  Support  Vector  Machine pada  Analisis  Sentimen  Twitter,”
Perbandingan  Metod.  Naïve  Bayes dan Support Vector Mach. pada Anal. Sentimen  Twitter ,  vol.  10,  no.  2,  pp.
71–76, 2020.
[9] Y.  E.  Achyani,  “Penerapan  Metode
Particle  Swarm  Optimization  Pada Optimasi Prediksi Pemasaran
Langsung,” J.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1, pp. 1–11, 2018.
[10]  M.  M.  Effendi  and  A.  Setiawan, “Menentukan  Prediksi  Kelulusan Siswa Dengan
Membandingkan Algoritma  C4.5  Dan  Naive  Bayes Studi  Kasus  Smkn.  1  Cikarang
Selatan,” SIGMA Inf. Technol. J. , vol. 10, no. 3, 2020.