Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4902

## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PROGRAM  MAKAN  SIANG  GRATIS  PADA  MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Altolyto Sitanggang 1 , Yuyun Umaidah 2 , Riza Ibnu Adam 3
1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur Karawang, Indonesia; (0267) 641177
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Naïve Bayes, KDD, Makan Siang Gratis, X, Sentimen.
Corespondent Email: altolyto@gmail.com
Abstrak. Dalam era digital, media sosial seperti X, Facebook, dan Instagram telah menjadi bagian penting dari kehidupan modern, memungkinkan individu untuk berbagi pandangan dan opini dengan cepat. Salah satu topik hangat di X adalah program makan siang gratis dari pasangan calon presiden nomor urut 02, yang bertujuan meningkatkan gizi anak dan ibu hamil, mencakup 82,9 juta orang.  Program  ini  memicu  beragam  tanggapan  masyarakat.  Penelitian  ini bertujuan  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  program  tersebut menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  metode Knowledge  Discovery  in Database (KDD). Data dikumpulkan melalui crawling pada media sosial X, menghasilkan 2.211 tweet yang kemudian diseleksi dan diberi label sentimen positif  dan  negatif.  Algoritma  Naïve  Bayes  diuji  dengan  tiga  skenario pembagian data training dan testing , dan dievaluasi menggunakan confusion matrix . Hasil evaluasi menunjukkan model mencapai hasil terbaik pada rasio data 60:40 dengan akurasi 72,2%, presisi 63,2%, recall 66,1%, dan F1-Score 64%.
Abstract. In the digital age, social media such as X, Facebook and Instagram have become an essential part of modern life, allowing individuals to share views  and  opinions  quickly.  One  of  the  hot  topics  on  X  is  the  free  lunch program  of  presidential  candidate  number  02,  which  aims  to  improve  the nutrition of children and pregnant women, covering 82.9 million people. This program triggered a variety of public responses. This research aims to analyze public  sentiment  towards  the  program  using  Naïve  Bayes  algorithm  and Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  method.  Data  was  collected through crawling on X social media, resulting in 2,211 tweets which were then selected and labeled with positive and negative sentiments. The Naïve Bayes algorithm was tested with three scenarios of training and testing data sharing, and evaluated using confusion matrix. The evaluation results showed that the model achieved the best results at a data ratio of 60:40 with 72.2% accuracy, 63.2% precision, 66.1% recall, and 64% F1-Score.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Ketika  kita  terus  menyaksikan  pesatnya pertumbuhan  era  digital,  media  sosial  telah muncul sebagai elemen penting dalam kehidupan sehari-hari individu dalam masyarakat  modern. Platform-platform seperti X,  Facebook,  dan  Instagram  memungkinkan individu untuk berbagi pandangan, pengalaman,  dan  opini  mereka  dengan  cepat dan  mudah  kepada  cakupan  yang  lebih  luas. Informasi  terbaru  bisa  didapatkan  dari  media sosial  apapun,  termasuk  aplikasi  X.  X  telah menjadi  salah  satu platforrm yang  membuat masyarakat  dapat  berinteraksi  dan  berbagi pendapat tentang berbagai topik, termasuk isu- isu  politik,  sosial,  dan  ekonomi.  Pembahasan isu  politik  terkait  visi  misi  pasangan  calon presiden  telah  menjadi  topik  yang  hangat diperbincangkan.
Dari  ketiga  pasangan  calon  presiden, terdapat program dari salah satu pasangan calon presiden  yang  menarik  perhatian  masyarakat, yaitu program makan siang gratis dari pasangan calon presiden nomor urut 02. Program makan siang gratis merupakan program yang memberi makan  siang  dan  susu  di  sekolah  maupun  di pesantren  secara  gratis,  untuk  membantu  gizi anak balita dan ibu hamil ( https://prabowogibran2.id/ ).    Program  makan siang  gratis  ini  direncanakan  akan  diberikan kepada  82,9  juta  orang,  termasuk  anak  balita, murid  sekolah,  dan  ibu  hamil,  dengan  tujuan membangun  generasi  yang  pintar,  sehat,  dan unggul  dalam  daya  saing,  serta  berkontribusi pada produktivitas ekonomi demi mencapai visi Indonesia  Emas  2045.  Namun,  seperti  halnya program-program  besar  lainnya,  program makan  siang  gratis  juga  menuai  beragam tanggapan dan pendapat dari berbagai kalangan masyarakat.
Dalam  konteks  ini,  analisis  sentimen masyarakat  terhadap  program  makan  siang gratis memiliki nilai penting untuk memahami persepsi  dan  sikap  masyarakat  terhadap program  ini.  Pada  analisis  sentimen  data subjektif,  khususnya  opini,  adalah  data  yang digunakan  sebagai  dasar,  tanpa  nilai  objektif apa  pun.  Selain  itu,  data  ini  berasal  dari individu,  yang  masing-masing  memiliki  cara uniknya  sendiri  dalam  mengungkapkan  sudut pandang  dan  preferensinya  [1].  Analisis sentimen melibatkan prinsip dasar pengelompokan  polaritas  yang  terdapat  dalam
teks,  yang  kemudian  diidentifikasi  menjadi kategori-kategori positif, negatif, dan netral[2].
Terdapat  lebih  dari  satu  algoritma  yang dapat  dipakai  untuk  melakukan  analisis sentimen,  seperti  misalnya  algoritma  Naïve Bayes.  Naïve  Bayes  adalah  sebuah  algoritma klasifikasi yang mengandalkan konsep probabilitas  dengan  merujuk  pada  Teorema Bayes sebagai dasar konsepnya[3]. Keuntungan penggunaan Naïve Bayes adalah bahwa metode ini memerlukan jumlah data pelatihan ( Training Data )  yang  relatif  kecil  untuk  menentukan estimasi  parameter  yang  dibutuhkan  dalam proses  klasifikasi.  Algoritma  Naïve  Bayes adalah algoritma yang cocok untuk melakukan analisis sentimen, karena menggunakan pendekatan  di  mana  kata-kata  dalam  sebuah dokumen  dianggap  saling  berguna  tanpa memperhitungkan susunan kata atau informasi yang  terdapat  dalam  kalimat  atau  dokumen itu[4].
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah pernah  dilakukan  oleh  [5]  dengan  judul Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen  Spotify,  dalam  analisis  sentimen terhadap  ulasan  Spotify  menggunakan  1500 data, algoritma Naïve Bayes berhasil memberikan  hasil  terbaik  dengan  akurasi mencapai 86,4%. Sebaliknya, algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  hanya mencapai  akurasi  sebesar  84%.  Adapun  juga penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  [6]  yang membandingkan  kinerja  algoritma  Naïve Bayes, decision tree, dan random forest dalam analisis sentimen terhadap kenaikan biaya haji 2023 di platform media sosial YouTube. Hasil penelitian  menunjukkan  tingkat  akurasi  Naïve Bayes sebesar 90%, decision tree sebesar 83%, dan  random  forest  sebesar  87%.  Dari  data tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan decision tree dan random forest.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  suatu  proses yang menghasilkan informasi baru dengan cara memahami  dan  mengolah  data  teks  secara otomatis[7].  Analisis  sentimen  melibatkan pengumpulan pendapat dari masyarakat umum melalui jejaring sosial yang mencakup layanan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
umum  dan  isu-isu  terkini[8].  Adapun  tujuan dari analisis sentimen yaitu untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen  ke  dalam  bentuk  yang  negatif  atau positif.  Analisis  sentimen  dapat  digunakan pada  opini  berbagai  bidang  seperti  politik, ekonomi, sosial, dan hukum[9].

## 2.2 Program Makan Siang Gratis
Program  makan  siang  gratis  adalah  salah satu  program  yang  dijanjikan  pada  saat  masa kampanye oleh pasangan calon presiden nomor urut 2 pada pemilu 2024. Program makan siang gratis  merupakan  program  yang  memberi makan  siang  dan  susu  di  sekolah  maupun  di pesantren  secara  gratis,  untuk  membantu  gizi anak  balita  dan  ibu  hamil.  Program  makan siang  gratis  ini  direncanakan  akan  diberikan kepada  82,9  juta  orang,  termasuk  anak  balita, murid  sekolah,  dan  ibu  hamil,  dengan  tujuan membangun  generasi  yang  pintar,  sehat,  dan unggul  dalam  daya  saing,  serta  berkontribusi pada  produktivitas  ekonomi  demi  mencapai visi Indonesia Emas 2045 ( https://prabowogibran2.id/ ).

## 2.3 Media Sosial X
X  atau  yang  sebelumnya  dikenal  sebagai twitter  ialah  wadah  media  sosial  yang memberikan  kesempatan  pada  penggunanya untuk  menulis,  membaca,  dan  berpartisipasi dalam diskusi mengenai topik terkini serta isu- isu  yang  sedang  berkembang.  X  banyak digunakan  menjadi platform bagi  pengguna untuk  mengekspresikan  perasaan  terkait dengan  berbagai  hal,  baik  itu  pujian,  kritik maupun  celaan  [10].  Pujian,  kritik  maupun celaan itu bisa dijadikan data untuk menganalisis tren atau topik tertentu. Menurut [11]  X  merupakan  sumber  data  yang  cukup baik karena tingkat keakuratan dari opini yang ada  di platform tersebut  dianggap  tinggi, sehingga  dapat  digunakan  untuk  memahami pandangan masyarakat terhadap suatu topik.

## 2.4 Text Mining
Text  mining merupakan  salah  satu  teknik dalam  pengolahan  informasi  yang  berguna untuk  menganalisis  data  dalam  bentuk  teks, seperti  dokumen  atau  tulisan,  baik  itu  untuk tujuan klasifikasi, penentuan, maupun pengelompokan[12]. Menurut [13] Text mining ialah proses yang membuat teks yang tadinya
tidak terstruktur menjadi teks yang terstruktur dengan  tujuan  mendapatkan  pola  untuk memperoleh  wawasan  ataupun  pengetahuan yang  baru. Text  mining memiliki  kesamaan dengan data mining dalam ukuran data, tetapi memiliki  perbedaan  dalam  pola  dan  struktur sumber data yang digunakan.
2.5 Knowledge Discovery in Database
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah  suatu  metode  untuk mendapatkan  pola yang  belum  diketahui,  dapat  dimengerti,  dan bermanfaat dari suatu dataset yang besar[14]. Proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  melibatkan  pengguna  secara  aktif dalam setiap langkahnya, dan dapat dilakukan ulang  terus-menerus  untuk  memperoleh  hasil yang terbaik.

## 2.6 Text Preprocessing
Text Preprocessing
merupakan
serangkaian  aktivitas  untuk  merapikan  dan membersihkan  data  agar  data  siap  untuk diproses  ke  tahap  berikutnya[15].  Menurut [16] Tahapan dalam text preprocessing yaitu:
1. Cleaning ,  Pada  tahap  ini,  dilakukan tindakan  menghilangkan  karakter  dan tanda baca yang tidak relevan dari teks dilakukan  untuk  mengurangi noise pada dataset.
2. Casefolding , Pada tahap ini, dilakukan suatu proses untuk menjadikan semua huruf dalam teks diubah menjadi huruf kecil ( lowercase ).
3. Stopword  Removal ,  Pada  tahap  ini, dilakukan proses menghilangkan kata- kata  sambung  dari  teks  karena dianggap  tidak  memiliki  makna  dan mengganggu analisis teks.
4. Tokenizing , Pada langkah ini, dilakukan  pemisahan  dari  sebuah kalimat menjadi beberapa kata.
5. Stemming ,  pada  tahap  ini,  dilakukan proses  penyederhanaan  kata  yang memiliki awalan atau akhiran dan akan menjadi bentuk dasarnya.

## 2.7 TF-IDF
TF-IDF  adalah  metode  pembobotan  kata yang  menghitung  nilai Term  Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF). Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF- IDF)  adalah  suatu  proses  konversi  data  teks
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) XX (XXXX) XXXXXX
menjadi vektor untuk memperhitungkan urutan kata  yang  signifikan. Term  Frequency mengukur seberapa sering kemunculan sebuah kata  dalam  sebuah  dokumen,  sementara Inverse  Document  Frequency mengukur seberapa  jarang  kemunculan  kata  tersebut dalam  seluruh  koleksi  dokumen.  Hasil pembobotan  kata  merupakan  hasil  perkalian antara  nilai Term  Frequency dan Inverse Document  Frequency ,  di  mana  kata  yang paling  sering  muncul  akan  memperoleh  nilai atau bobot lebih rendah, sementara kata paling yang  jarang  muncul  akan  memperoleh  bobot lebih tinggi[17].

## 2.8 Algoritma Naïve Bayes
Naïve Bayes adalah sekelompok algoritma pada  metode  klasifikasi  yang  mengikuti konsep  yang  serupa  berdasarkan  Teorema Bayes.  Algoritma  ini  merupakan  pendekatan berbasis probabilitas yang umumnya digunakan  untuk  masalah  klasifikasi[18].
Algoritma  Naïve  Bayes  digunakan  untuk membuat suatu keputusan dengan memprediksi  suatu  kasus  ataupun  peristiwa berdasarkan  klasifikasi  yang  telah  dilakukan. Menurut  [19]  Karakteristik  yang  kuat  dari algoritma  Naïve  Bayes  adalah  dugaan  yang begitu kuat terhadap kemandirian antara setiap kejadian  ataupun  kondisi.  Kelebihan  dari penggunaan  algoritma  naïve  bayes  adalah hanya  memerlukan  sedikit data  train untuk menetapkan  ukuran  yang  dibutuhkan  dalam proses klasifikasi[20].

## 2.9 Confusion Matrix
Dalam bidang data mining , salah satu cara untuk mengevaluasi kinerja suatu model yang didapatkan  adalah  dengan  mempergunakan confusion  matrix . Confusion  matrix adalah tabel  yang  secara  khusus  menggambarkan kinerja  model  atau  algoritma,  di  mana  setiap baris mencerminkan kelas aktual dari data, dan setiap kolom mencerminkan kelas prediksi dari data  (ataupun  sebaliknya)[21].  Hasil  dari evaluasi  menggunakan confusion  matrix merupakan  akurasi, precision ,  dan recall . Akurasi  mengevaluasi  keberhasilan  model dalam membuat  prediksi  yang  benar terhadap seluruh data uji, precision mengukur seberapa baik  model  dalam  membuat  prediksi  yang benar untuk kelas positif dari seluruh prediksi positif, sementara recall mengevaluasi
seberapa  baik  model  dalam  mengidentifikasi kelas positif dengan benar[22].

## 2.10 Confusion Matrix
Python  adalah  bahasa  pemrograman yang  sering  dipilih  untuk  pengembangan aplikasi  analisis  data,  karena  menawarkan beragam library dan  modul  yang  mendukung penerapan  algoritma  klasifikasi[23].  Python banyak  digunakan  karena  penggunaannya yang  lebih  mudah.  Python  cenderung  lebih menyerupai  bahasa  manusia  daripada  bahasa mesin  karena  python  merupakan  bahasa pemrograman  tingkat  tinggi  [24].  Karena Python  dilengkapi  dengan  beragam library yang  dapat  digunakan  secara  fleksibel  untuk berbagai  jenis  aplikasi,  mulai  dari  analisis statistik  hingga  kecerdasan  buatan,  dan ditambah  dengan  sintaksis  yang  mudah dipahami,  menjadikannya  sebagai  pilihan bahasa pemrograman yang sangat ideal [25].

## 2.11 Google Colab
Google  Colab  adalah  layanan cloud computing gratis  yang  diberikan  oleh  Google yang memungkinkan seseorang untuk menulis, menjalankan,  dan  berbagi  kode  Python,  serta melakukan pemrosesan data dan pembelajaran mesin[26].  Google  Colab  adalah  sebuah platform yang dirancang untuk menyederhanakan  tugas-tugas  yang  terkait dengan ilmu data, dengan tujuan memudahkan pekerjaan  yang  ada  pada  bidang data science [27].  Google  colab  digunakan  banyak orang  karena  penggunaannya  yang  mudah. Google  Colab  memberi  fasilitas  kepada pengguna  untuk  mengeksekusi  kode  Python tanpa perlu melakukan instalasi dan penyiapan yang  rumit[28].  Kemudahan  penggunaan, fleksibilitas,  dan  ketersediaan  sumber  daya yang  melimpah  membuat  Google  Colab menjadi  salah  satu  pilihan  utama  bagi pengguna yang bekerja pada bidang data.

## 2.12 Wordcloud
Wordcloud adalah visualisasi teks yang menampilkan  kata-kata  dengan  ukuran  dan warna  yang  berbeda  sesuai  dengan  seberapa sering  kata  tersebut  muncul  dalam  suatu dokumen[29].  Wordcloud  banyak  digunakan karena  representasi  visual  yang  efektif  dalam menyajikan  informasi  teks  secara  singkat  dan mudah dimengerti[30].
Dengan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
menggambarkan kata sesuai frekeunsi, wordcloud membantu pengguna untuk dengan cepat  menyoroti  aspek-aspek  kunci  dari  teks yang dianalisis, memudahkan pemahaman dan interpretasi  informasi  yang  terkandung  dalam suatu dokumen.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  dalam penelitian ini mengikuti langkah-langkah yang umumnya ditemukan dalam data mining, yang dikenal sebagai tahap Knowledge Discovery in Database (KDD). KDD (Knowledge Discovery Database)  adalah  teknik  penambangan  data yang  dapat  digunakan  proses  penambangan data  untuk  menemukan  pola  dan  informasi penting  dalam  data.  Tahap-tahap Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  adalah Data Selection , Data Preprocessing , Data Transformation , Data  Mining , Interpretation /Evaluation. Metodologi Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  adalah  metode  penelitian yang  digunakan  penulis.  Tahapan  KDD  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Data Selection .
2. Data Preprocessing .
3. Data Transformation .
4. Data Mining .
5. Evaluation .
Beberapa  proses  tersebut  dapat  dijelaskan sebagai berikut :

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Selection
Untuk pengumpulan data, peneliti menggunakan  tools  google  colab  dan  teknik yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data adalah data crawling pada media sosial X. Total data tweet yang berhasil dikumpulkan sebanyak 2216  data.  Data  yang  digunakan  adalah  data tweet yang ada pada media sosial X pada bulan maret  tahun  2024.  Data  yang  dikumpulkan menggunakan kata kunci “makan siang gratis” dan nanti akan disimpan dalam bentuk file csv.
Dari 2216 data tweet yang terkumpul kemudian diseleksi dan data tersebut diberi label sentimen positif dan negatif, dengan validasi pengelompokan label sentimen oleh ahli bahasa Indonesia.

## 4.2 Data Preprocessing
Setelah  data  sudah  terkumpul  dan  juga diberi  pelabelan,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  tahap data  preprocessing yang dilakukan  dengan  beberapa  tahap  pada  google colab yaitu sebagai berikut :
1. Cleaning :  Proses  pembersihan  data dimulai  dengan  menghapus  elemen- elemen  yang  tidak  relevan  dari  teks tweet,  seperti  username,  hashtag, retweet, dan URL.
Gambar 2 Fungsi Cleaning
2. Case  Folding :  Pada  tahap  ini, dilakukan  proses  pengubahan  text menjadi  huruf  kecil  menggunakan fungsi str.lower() pada data
Gambar 3 Fungsi Case Folding
3. Stopword  Removal :  Pada  tahap  ini, dilakukan proses penting dalam
pengelolaan  teks  dengan  menghapus kata-kata  penghubung  dan  kata  umum yang  tidak  memberikan  nilai  tambah signifikan dalam analisis teks.
Gambar 4 Fungsi Stopword Removal
4. Tokenizing :  Pada  tahap  ini,  teks  atau kalimat  akan  dipecah  berdasarkan setiap  kata  yang  membentuknya.
Gambar 1 Proses KDD
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) XX (XXXX) XXXXXX Author et al
Proses ini mirip dengan memecah teks menjadi  potongan-potongan  kata,  di mana setiap kata akan berdiri sendiri.
Gambar 5 Fungsi Tokenizing
5. Stemming : P ada  tahap  ini  dilakukan proses  perubahan  kata  dalam  teks  ke bentuk  dasarnya.  Pertama,  dilakukan pembuatan  kamus  untuk  menyimpan setiap  kata  unik  dan  bentuk  dasarnya. Kemudian,  setiap  kata  dalam  kamus distem
menggunakan fungsi
stemmed_wrapper yang memanfaatkan library  Sastrawi.  Terakhir,  fungsi get_stemmed_term  digunakan  untuk menggantikan setiap kata dalam dokumen  dengan  bentuk  dasar  yang sesuai.
Gambar 6 Fungsi Stemming

## 4.3 Data Transformation
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  perubahan pada  teks tweet yang  sudah  menjalani  proses data  preprocessing ,  menjadi  representasi  data numerik. Tahap ini dilakukan dengan menerapkan  metode Term  Frequency-Inverse
Document  Frequency (TF-IDF).  Pembobotan ini  bertujuan  untuk  memberikan  nilai  pada setiap kata berdasarkan
frekuensi kemunculannya dalam dokumen atau seberapa umum penggunaannya.
Gambar 7 Tahap Data Transformation TF-IDF

## 4.4 Data Mining
Pada  tahap  ini,  akan  ditentukan  data  latih dan  data  uji.  Proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan operator split data yang membagi  data  dalam  tiga  pengujian  yang berbeda, yaitu perbandingan 80:20, 70:30, dan 60:40 secara otomatis sesuai dengan perbandingan  dari dataset yang  sudah  bersih. Pada tahap ini data akan diproses menggunakan Algoritma Multinomial Naïve Bayes.
Gambar 8 Tahap Data Mining
4.5 Evaluation
Pada tahap ini, evaluasi terhadap klasifikasi  sentimen  dilakukan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes. Confusion  matrix digunakan untuk menganalisis performa model, serta  menghitung  nilai  akurasi,  presisi, recall , dan F1-Score guna  memberikan  gambaran tentang  efektivitasnya.  Setiap  pembagian  data dengan rasio 80:20, 70:30, dan 60:40 dievaluasi secara terpisah untuk memberikan pemahaman yang mendalam tentang kinerja model ini.
Gambar 9 Hasil Evaluasi Performa Model Naïve Bayes
Berdasarkan gambar diatas maka didapatkan hasil seperti tabel dibawah ini.
Tabel 1. Hasil Evaluasi
Rasio Akurasi Presisi Recall F1- Score 80:20 66,7% 58,9% 62.5% 58,7% 70:30 69,5% 60,8% 64.2% 61,3% 60:40 72,2% 63,2% 66,1% 64%
Dapat dilihat bahwa pada rasio pemisahan 80:20, model mencapai akurasi sebesar 66,7%, dengan  presisi  58,9%, recall 62,5%,  dan F1- Score 58,7%.  Dari  rasio  70:30,  model menunjukkan  peningkatan  dengan  akurasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Alto  dkk
69,5%,  presisi  60,8%, recall 64,2%,  dan F1-
Score 61,3%.  Sementara  itu,  dari  rasio  60:40, model  mencapai  performa  terbaiknya  dengan akurasi  sebesar  72,2%,  presisi  63,2%, recall 66,1%, dan F1-Score 64%.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  beberapa  poin utama, diantaranya:
1. Penelitian  ini  mengevaluasi  sentimen masyarakat  terhadap  program  makan siang gratis dari aplikasi X menggunakan  metodologi Knowledge Discovery  in  Database (KDD). Tweet yang  berbentuk  data  nominal  diubah menjadi  data  numerik  menggunakan TF-IDF,  yang  kemudian  diproses menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes untuk data  mining dan  dievaluasi menggunakan Confusion Matrix .
2. Dari hasil evaluasi model menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes dalam  tiga  skenario  pemisahan  data yang  berbeda,  model  menunjukkan kinerja terbaik pada skenario pemisahan  60:40  dengan  akurasi sebesar  72,2%,  presisi  63,2%, recall
66,1%, dan F1-Score 64%. Sebagai rekomendasi, dalam
pengembangan selanjutnya, dapat dilakukan:
1. Dapat  ditingkatkan  jumlah  data  dalam dataset pada  penelitian  selanjutnya untuk meningkatkan hasil dari klasifikasi.
2. Mengimplementasikan  algoritma  yang berbeda  untuk  mengetahui  algoritma yang  lebih  baik  dalam  melakukan analisis sentimen.
3. Melakukan berbagai skenario
pemisahan  data  untuk  memperoleh hasil optimal dari model yang diterapkan  menggunakan  algoritma yang dipilih.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan terima kasih kepada kedua  orang  tua  yang  selalu  memberikan support dan  doa  restu  dalam  setiap  langkah penelitian ini, serta kepada dosen pembimbing yang  telah  membantu  dalam  penelitian  yang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Ferdiana, F. Jatmiko, D. D. Purwanti, A. S. T.  Ayu,  and  W.  F.  Dicka,  “Dataset  Indonesia untuk Analisis Sentimen,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 334, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.533.
[2]  S.  Suprianto,  “Perbandingan  Metode  Naïve Bayes  Classifier  Dan  Holistic  Lexicon  Based Dalam Analisis Sentimen Angket Mahasiswa,” JSI  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  11,  no.  2,  2019,  doi: 10.36706/jsi.v11i2.9140.
[3]  H. Z. Muflih, A. R. Abdillah, and F. N. Hasan, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna  Aplikasi Ajaib Menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 4,  no.  3,  pp.  1613–1621,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i3.1303.
[4]  R.  Yunita  and  M.  Kamayani,  “Perbandingan Algoritma  SVM  Dan  Naïve  Bayes  Pada Analisis  Sentimen  Kebijakan  Penghapusan Kewajiban  Skripsi,”  vol.  12,  no.  1,  pp.  2879– 2890, 2023.
[5]  A.  S.  Rahayu  and  A.  Fauzi,  “Komparasi Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector Machine  (  SVM  )  Pada  Analisis  Sentimen Spotify,”  vol.  4,  pp.  349–354,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i2.5398.
[6]  M. Yasir And R. Suraji, “Perbandingan Metode Klasifikasi  Naïve  Bayes  ,  Decision  Tree  , Random  Forest  Terhadap  Analisis  Sentimen Kenaikan  Biaya  Haji  2023  Pada  Media  Sosial Youtube,” 2023.
[7]  C.  F.  Hasri  And  D.  Alita,  “Penerapan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector Machine  Pada  Analisis  Sentimen  Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” Vol. 3, No. 2, Pp. 145–160, 2022.
[8]  M.  Syarifuddin,  “Analisis  Sentimen  Opini Publik  Mengenai  Covid-19  Pada  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn,” Vol. 15, No. 1, Pp. 23–28, 2020.
[9]  P.  Arsi  And  R.  Waluyo,  “Analisis  Sentimen Wacana  Pemindahan  Ibu  Kota  Indonesia Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine  (  Svm  )  Sentiment  Analysis  On  The Discussion Of Relocating I Ndonesia ’ S Capital City Using The Support Vector Machine ( Svm ),”  Vol.  8,  No.  1,  Pp.  147–156,  2021,  Doi: 10.25126/Jtiik.202183944.
[10] W.  Gafatia,  Desta  and  N.  Hadinata,  “Analisis Pro  Kontra  Vaksin  Covid  19  Menggunakan Sentiment  Analysis  Sumber  Media  Sosial Twitter,” vol. 2, no. 1, pp. 34–42, 2021.
[11] M.  Rifqi,  “Content  Analysis  on  Twitter  Users Interaction within First 100 Days of Jakarta ’ s New  Government  by  Using  Text  Mining Analisis  Konten  Interaksi  Pengguna  Twitter pada  Masa  100  Hari  Pertama  Pemerintahan Baru  DKI  Jakarta  Menggunakan  Text  Mining
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) XX (XXXX) XXXXXX
Content  Anal,”  no.  October  2018,  2019,  doi: 10.30818/jpkm.2018.2030203.
[12] C.  J.  E.  Munthe,  N.  A.  Hasibuan,  and  H. Hutabarat, “Penerapan Algoritma Text Mining Dan TF-RF Dalam Menentukan Promo Produk Pada Marketplace,” vol. 2, no. 3, pp. 110–115, 2022.
[13] N.  Silalahi  and  G.  Ginting,  Leonarde, “Rekomendasi  Berita  Berkaitan  dengan Menerapkan  Algoritma  Text  Mining  dan  TF- IDF,”  vol.  3,  no.  4,  pp.  276–282,  2023,  doi: 10.47065/bulletincsr.v3i4.266.
[14] J.  Wandana,  S.  Defit,  and  S.  Sumijan, “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien Pengguna Layanan BPJS Kesehatan Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  2,  pp.  4–9,  2020,  doi: 10.37034/jidt.v2i4.73.
[15] S. Chohan, A. Nugroho, A. Maezar, B. Aji, and W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Duolingo Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dan Synthetic Minority Over Sampling Technique,” vol. 22, no. 2, 2020.
[16] M.  I.  Ghozali,  W.  H.  Sugiharto,  and  A.  F. Iskandar, “Analisis Sentimen Pinjaman Online Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive  Bayes,”  vol.  3,  no.  6,  pp.  1340–1348, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.936.
[17] M. H. Mahendra, D. T. Murdiansyah, and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen Tweet
COVID-19  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbors  dengan  Ekstraksi  Fitur  TF-IDF  dan CountVectorizer Dike : Jurnal Ilmu
Multidisiplin,” vol. 1, pp. 37–43, 2023.
[18] B.  Ghojogh et  al. ,  “Feature  Selection  and Feature  Extraction  in  Pattern  Analysis:  A Literature Review”.
[19] Sulindawaty,  E.  Laia,  and  M.  Yamin, “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  dalam Menganalisis Sentimen pada Review Pengguna E-Commerce,” vol. 4, no. 1, pp. 305–316, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1186.
[20] R.  Syahputra,  G.  J.  Yanris,  and  D.  Irmayani, “SVM and Naïve Bayes Algorithm Comparison for User Sentiment Analysis on Twitter,” vol. 6, no. 2, pp. 671–678, 2022.
[21] M.  Hidayatullah,  S.  Alam,  and  I.  Jaelani, “Sentiment Analysis of Police Performance On Twitter  Users  Using  Naïve  Bayes  Method,” RISTEC  Res. Inf. Syst. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 86–97,
2021, doi:
10.31980/ristec.v2i2.1945.
[22] M.  Luthfi  Bangun  Permadi  and  R.  Gumilang,
“Penerapan  Algoritma  CNN  (Convolutional
Neural Network) Untuk Deteksi Dan Klasifikasi
Target  Militer  Berdasarkan  Citra  Satelit,” J.
Sos.  Teknol. , vol.  4, no. 2, pp. 134–143, 2024, doi: 10.59188/jurnalsostech.v4i2.1138.
[23] P.  S.  Zakaria,  R.  Julianto,  and  R.  S.  Bernada, “Implementasi  Naive  Bayes  Menggunakan Python dalam Klasifikasi Data,” BIIKMA  Bul. Ilm. Ilmu Komput. dan Multimed. , vol. 1, no. 2, pp. 126–131, 2023.
[24] N.  Cahyono  and  Dewi  Setiyawati,  “Analisis Sentimen  Pengguna  Sosial  Media  Twitter Terhadap  Perokok  Di  Indonesia,” Indones.  J. Comput. Sci. , vol. 12, no. 1, pp. 262–272, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i1.3154.
[25] S.  Junaidi,  M.  Devegi,  and  H.  Kurniawan, “Pelatihan  Pengolahan  dan  Visualisasi  Data Penduduk  menggunakan  Python,” ADMA    J. Pengabdi. dan Pemberdaya. Masy. , vol. 4, no.
1, pp. 151–162, 2023,
doi:
10.30812/adma.v4i1.2963.
[26] R.  Syahrial,  T.  Sukmawati,  and  E.  N.  Dewi, “Face  Mask  Detection  Menggunakan  Python Dan  Opencv  Untuk  Mendeteksi  Pelanggaran Protokol Kesehatan Covid-19,” JEIS  J. Elektro dan Inform. Swadharma , vol. 3, no. 1, pp. 77– 86, 2023, doi: 10.56486/jeis.vol3no1.304.
[27] Rangga  Gelar  Guntara,  “Pelatihan  Sains  Data Bagi  Pelaku  UMKM  di  Kota  Tasikmalaya Menggunakan  Google  Colab,” Joong-Ki    J. Pengabdi.  Masy. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  245–251, 2023, doi: 10.56799/joongki.v2i2.1572.
[28] M. Arkan et al. , “Webinar & Workshop Peran Artificial Intelligence Dalam Analisis Big Data Untuk Mendukung Sektor Bisnis E-
Commerce,” J. Pengabdi. Kolaborasi dan Inov. IPTEKS , vol. 2, no. 1, pp. 228–236, 2024, doi: 10.59407/jpki2.v2i1.490.
[29] W.  Saefudin,  A.  Komarudin,  and  R.  Ilyas, “Visualisasi  Kumpulan  Berita  Dalam  Bentuk Peta Digital  Dengan Metode Term Frequency- Inverse  Document  Frequency  dan  Gazetteer,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 665–670, 2019.
[30] M. Akmal Hakim, P. Gunawan, R. Pratama, and F.  Kurniawam,  “Implementasi  Algoritma  K- Nearest Neighbors untuk Menganalisis Pendapat Pakar AI tentang Kemajuan Kecerdasan  Buatan,” J.  Comput.  Inf.  Syst. Ampera ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  2775–2496,  2024, [Online]. Available: https://journal-
computing.org/index.php/journal-cisa/index