## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP USULAN PERPANJANGAN MASA JABATAN KEPALA DESA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Agus Ibrahim, Agung Susilo Yuda Irawan, Arip Solehudin Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia agus.ibrahim19155@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kepala desa merupakan pejabat pemerintahan tingkat desa yang memiliki kewenangan, tanggung jawab, dan tugas untuk mengelola urusan di tingkat desa serta menjalankan tugas-tugas yang ditugaskan oleh pemerintah dan pemerintah daerah. Masa jabatan kepala desa berlangsung selama 6 tahun dan dapat diperpanjang hingga 3 kali masa  jabatan berikutnya secara berturut-turut  atau tidak. Kepala desa tidak  memiliki tanggung  jawab  langsung kepada  Camat,  melainkan  hanya  melakukan  koordinasi  dengan  Camat.  Kepala  desa  bertanggung  jawab  dalam menjalankan  fungsi pemerintahan desa, mengawasi proses pembangunan di desa, melakukan pembinaan sosial dan kemasyarakatan di desa, serta memberdayakan masyarakat desa. Permasalahan mengenai perpanjangan masa jabatan Kepala Desa hingga 9 tahun tengah menjadi polemik, tuntutan perpanjangan masa jabatan itu dikarenakan beberapa  alasan  diantaranya  untuk  mengurangi  persaingan  politik  ataupun  konflik  saat  sedang  melaksanakan pemilihan  Kepala  desa  yang  dipilih  secara  langsung  oleh  penduduk  desa  melalui  Pemilihan  Kepala  Desa (Pilkades). Analisis sentimen ini bertujuan untuk memberikan gambaran tentang bagaimana pandangan tentang masa  jabatan  kepala  desa.  Melalui  penerapan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  metodologi  KDD,  pendapat  atau sentimen  yang dianalisis  menghasilkan 61 label positif, 317 label  negatif, dan 512  label  netral. Untuk menguji keakuratan  analisis  sentimen  dalam  menyelesaikan  Pemilihan  Umum  2024,  digunakan  metode  split  data  dan confusion  matrix  untuk  menguji  skor.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  dengan  pembagian  data  90:10 memiliki akurasi tertinggi. Selain menggunakan confusion matrix, juga dilakukan pengujian dengan menerapkan grafik ROC, ditemukan bahwa model yang mengadopsi pembagian data 60:40 mencapai nilai AUC paling tinggi, yaitu 0,73. Hal ini mengindikasikan bahwa model tersebut memiliki kemampuan klasifikasi yang efektif.
Kata kunci : kepala desa, analisis sentimen, naïve bayes

## 1. PENDAHULUAN
Kepala  desa  adalah  pejabat  pemerintah  pada tingkat  desa  yang  memiliki  kewenangan,  tanggung jawab, dan tugas untuk mengatur urusan rumah tangga di desa serta melaksanakan tugas-tugas yang diberikan oleh pemerintah dan pemerintah daerah. Masa jabatan kepala desa berlangsung selama 6 tahun, dan memiliki kemungkinan diperpanjang hingga 3 kali masa jabatan berikutnya  secara  berurutan  atau  tidak.  Meskipun Kepala  desa  tidak  memiliki  kewajiban  langsung kepada Camat, namun tetap berada dalam koordinasi dengan  Camat.  Kepala  desa  bertanggung  jawab  atas pengelolaan pemerintahan desa, implementasi program pembangunan di desa, pembinaan sosial dan masyarakat  desa,  serta  pemberdayaan  masyarakat desa. Pemilihan kepala desa, atau yang sering disebut pilkades,  adalah  ajang  kompetisi  dalam  konteks demokrasi  yang  mencirikan  adanya  mobilisasi berbagai sumber daya, termasuk aspek sosial, budaya, dan  ekonomi  yang  berperan  sebagai  pendorong dinamika konflik politik. Penanganan isu teknis dalam pemilihan  seringkali  disertai  dengan  penggunaan sumber daya kekuasaan oleh calon kepala desa dalam pemilihan  langsung.  Akibatnya,  dinamika  konflik politik  dalam  pemilihan  kepala  desa  bisa  berujung pada konflik kekerasan dan ketidakstabilan, terutama dalam  konteks  pemilihan  kepala  desa  di  Kabupaten Sampang.  Daerah  ini  dikenal  karena  memiliki masyarakat  dengan  karakter  yang  teguh  dan  keras. Pada  Tahun  2023  ini  permasalahan  mengenai perpanjangan  masa  jabatan  Kepala  Desa  hingga  9 tahun  tengah  menjadi  polemik,tuntutan  perpanjangan
masa  jabatan  itu  dikarenakan  beberapa  alasan diantaranya  untuk  mengurangi  persaingan  politik ataupun konflik saat sedang  melaksanakan pemilihan Kepala  desa  yang  dipilih  secara  langsung  oleh penduduk  desa  melalui  Pemilihan  Kepala  Desa (Pilkades).Mengacu pada pasal 39 ayat 1 UU nomer 6 tahun 2014 di tetapkan lama masa jabatan Kepala Desa adalah enam tahun terhitung sejak tanggal pelantikan,sehingga  dalam  tuntutan  Kepala  desa sendiri  menuntut revisi  terhadap  pasal  39  ayat  1  UU nomer 6 tahun 2014 untuk menambah masa jabatannya menjadi  9  tahun.  Platform  media  sosial  Instagram sering dijadikan alat untuk berbicara mengenai isu-isu kontroversial, termasuk hal-hal yang berkaitan dengan pemerintahan  desa.  Pemerintahan  desa  juga  kerap menggunakan Instagram untuk menyebarkan informasi terkait pemerintahan di Indonesia, sehingga masyarakat  bisa  mencari  informasi  yang  berkaitan dengan  hal  tersebut.  Jejaring  sosial  ini  juga  menjadi tempat  masyarakat  mengekspresikan  pandangan mereka  mengenai  berbagai  isu,  termasuk  isu kontroversial  terkait  pemerintah.  Sebagai  contoh, perdebatan  mengenai  usulan  perpanjangan  masa jabatan  Kepala  Desa  menjadi  9  tahun  sedang berlangsung.  Untuk  mengumpulkan  pendapat  atau tanggapan  dari  pengguna  Instagram  tentang  batas waktu  yang  diajukan  ini,  penulis  melakukan  survei melalui  situs  media  sosial  tersebut.  Pendapat  publik, yang  sering  diungkapkan  melalui  "postingan"  di Instagram, dapat beragam, baik itu tanggapan negatif maupun  positif.  Namun,  jumlah  data  yang  besar memerlukan  pendekatan  khusus  untuk  mengolahnya.
Oleh karena itu, penulis menggunakan metode analisis sentimen  guna  menginterpretasi  pandangan  dan perasaan  dari  data  yang  diperoleh  melalui  metode survei ini.
Analisis  sentimen,  yang  disebut  juga  dengan opinion  mining,  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu dari  data  mining  yang  bertujuan  untuk  menganalisis, memahami, mengolah, dan mengekstrak data tekstual yang  berupa  opini  terhadap  entitas  seperti  produk, servis, organisasi, individu, dan topik tertentu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Transformation Data
Setelah dokumen telah diproses dan dimodifikasi, tahap selanjutnya adalah mengubah teks menjadi  data  numerik  yang  dapat  secara  akurat mewakili  dokumen  tersebut.  Salah  satu  metode pembobotan yang digunakan adalah Term Frequency- Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF),  yang memberikan nilai bagi setiap kata yang mengindikasikan  seberapa  sering  kata  kunci  atau istilah lain muncul dalam dokumen tersebut [10].

## 2.2. Data Mining
Langkah selanjutnya melibatkan data mining, di mana  data  asli  diolah  menjadi  informasi  berharga. Fokus  pada  tahap  ini  adalah  mengidentifikasi  dan menganalisis pola tersembunyi  dalam  kumpulan data besar,  dengan  tujuan  mendapatkan  wawasan  yang bermanfaat  dan  bernilai  [11].  Dalam  proses  ini, pendekatan klasifikasi digunakan untuk mengelompokkan  sekumpulan  sentimen  ke  dalam kategori  positif,  negatif,  atau  netral.Salah  satu algoritma klasifikasi yang dimanfaatkan adalah Naive Bayes  yang  berdasarkan  pada  teorema  Bayes. Algoritma  ini  memanfaatkan  probabilitas  untuk menghitung  kemungkinan  bahwa  suatu  sentimen tertentu masuk ke dalam kategori tertentu berdasarkan fitur-fitur yang ada. Fitur-fitur ini bisa mencakup kata- kata  kunci  atau  skor  sentimen  yang  dihitung sebelumnya.Data  yang  telah  dipersiapkan  melalui tahap  preprocessing  dan  pembobotan  sentimen  akan dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian  sebagai bagian  integral dari proses klasifikasi. Data pelatihan digunakan  untuk  melatih  algoritma  klasifikasi  agar dapat  mengenali  pola-pola  dalam  data.  Setelah  tahap pelatihan selesai, algoritma diuji pada data pengujian untuk mengukur seberapa baiknya dalam mengklasifikasikan sentimen.Secara keseluruhan, tujuan  dari  tahap  ini  adalah  mengubah  data  asli menjadi informasi yang memiliki nilai melalui analisis pola  dan  klasifikasi  sentimen.  Pendekatan  klasifikasi seperti Naive Bayes membantu dalam mengolah data dengan  lebih  terstruktur  dan  menghasilkan  informasi yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan lebih lanjut.

## 2.3. Evaluation
Pada langkah terakhir, model yang telah dibentuk akan dievaluasi untuk memastikan konsistensi dengan hipotesis  sebelumnya.  Untuk  mengukur  akurasi algoritma,  kami  menggunakan  confusion  matrix. Confusion  matrix  digunakan  untuk  menggambarkan
prediksi  model  dan  seberapa  baik  metode  tersebut diterapkan.  Dengan  menggunakan  confusion  matrix, kita  dapat menganalisis kinerja  model  dalam  empat dimensi dan mendapatkan pemahaman yang lebih jelas tentang performa yang dicapai:
1. Akurasi : Untuk mengukur sejauh mana nilai yang diharapkan  dan  nilai  aktual  memiliki  kemiripan satu sama lain.
2. Presisi :  Untuk  mengevaluasi  keakuratan  atau presisi suatu model berdasarkan prediksi positifnya. Presisi adalah metrik yang berguna saat model memiliki tingkat Positif Palsu yang tinggi.
3. Recall : Untuk menilai berapa banyak nilai Positif Aktual  yang  telah  dikenali  sebagai  True  Positif oleh model melalui pelabelan. Recall adalah metrik yang digunakan saat terdapat tingkat False Negatif yang tinggi. Recall menjadi metrik penting dalam menentukan model yang terbaik.
4. F-Measure : Perbandingan antara presisi dan recall dapat  diukur  menggunakan  F1-score,  yang merupakan  perolehan  hasil  rata-rata  tertimbang dari  kedua  metrik  tersebut.  F1-score  memberikan gambaran  keseluruhan  tentang  keseimbangan antara  presisi  dan  recall  dalam  penilaian  kinerja model.
2.4. Receiver Operating Characteristic (ROC)
Kurva ROC adalah grafik yang menggambarkan hubungan antara spesifisitas (nilai benar negatif) pada sumbu  x  dan  sensitivitas  (nilai  benar  positif)  pada sumbu  y. Kurva ROC sering digunakan karena dapat digunakan  untuk  memvalidasi  hasil  prediksi  dan memilih klasifikasi  berdasarkan kinerja algoritma. Di dalam  kurva  ROC,  terdapat  nilai  Area  Under  Curve (AUC) yang mewakili bagian dari area persegi dengan nilai  antara  0  hingga  1.  Nilai  AUC  dapat dikelompokkan ke dalam beberapa kategori berikut ini [7] :
a. 0.90 – 1.00 = Excellent Classification
b. 0.80 – 0.90 = Good Classification
c. 0.70 – 0.80 = Fair Classification
d. 0.60 – 0.70 = Poor Classification
e. 0.50 – 0.60 = Failur Classification

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery  in Database (KDD). Pemilihan data,  pemrosesan  data, transformasi data, penggalian data, dan interpretasi/evaluasi, merupakan lima tahap dari tahap penemuan pengetahuan dalam basis data (KDD). Case folding, tokenizing, eliminasi stopword, dan stemming dilakukan  selama  tahap  preprocessing.  Preprocessing harus diikuti dengan pembobotan term  menggunakan TF-IDF  selama  tahap  transformasi  data  untuk meningkatkan ketepatan hasil klasifikasi. Pengklasifikasi Nave Bayes digunakan untuk melakukan klasifikasi selama tahap Data Mining.

## Gambar 1. Metode Penlitian

## 3.1. Data Selection
Langkah  pertama  adalah  proses  seleksi  data,  di mana  teknik  crawling data akan  digunakan  untuk mengumpulkan  informasi  dari  media  sosial  yang relevan  dengan  pertanyaan  penelitian,  khususnya tentang jabatan kepala desa. Kami dapat mengumpulkan  komentar  terkait  untuk  dipelajari dengan mencari ‘Kepala Desa 2023’, ‘kades 9 tahun’, ‘kepala  desa  9  tahun’,  ‘pilkades’.  menggunakan Instagram  API.  Karena  prosedur  menghasilkan kumpulan  data,  itu  harus  diproses  terlebih  dahulu untuk  menjamin  bahwa  itu  memenuhi  kriteria  untuk penelitian ini.

## 3.2. Pre Processing
Sebelum melakukan klasifikasi, data perlu diatur dan dibersihkan selama tahap pra-processing melibatkan langkah-langkah berikut ini: 1. Cleaning Proses pembersihan data melibatkan penghapusan emotikon atau simbol tambahan yang tidak relevan atau tidak diperlukan.
2. Case Folding
Dalam  langkah  pertama  dari  prosedur  ini, dilakukan  upaya  untuk  mengubah  teks  menjadi huruf kecil atau merendahkan teks.
3. Tokenizing
Tahap  berikutnya  adalah  tokenisasi,  di  mana kalimat akan dipisahkan  menjadi kata-kata secara individu.  Dengan  menggunakan  metode  ini, kalimat dapat dipecah menjadi unit-unit kata yang terpisah, memungkinkan untuk analisis lebih lanjut pada tingkat kata..
4. Stopword Removal Untuk melakukan penghapusan stopword, terdapat sebuah daftar  yang  berisi 32  stopword yang telah disediakan. Stopword ini akan menghapus kata apa pun  dalam  data  yang  juga  terdaftar  dalam  daftar tersebut.
5. Stemming
Prosedur  yang  dilakukan  untuk  menghilangkan imbuhan  adalah  dengan  menghapus  imbuhan setelah  melakukan  tokenisasi.  Dalam  langkah  ini,
imbuhan  pada  hasil  token  akan  dihapus  untuk mendapatkan  bentuk  dasar  atau  kata  dasar  dari setiap kata yang ada.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  Penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah melakukan  analisis  sentimen  dari  data  komentar instagram mengenai usulan  perpanjangan  masa jabatan kepala desa. Kemudian data komentar tersebut diklasifikasikan ke dalam 3 kelas yaitu positif, negatif, dan  netral  dengan  mengimplementasikan  algoritma klasifikasi Naive  bayes  Classifier .  Evaluasi  sistem dengan  menggunakan  Confussion  Matrix  untuk mengetahui  nilai accuracy,  precision,  recall,  dan  f- measure dari model tersebut.
4.1. Data Selection Hasil dari data selection yang dilakukan dengan cara  melakukan  teknik Crawling  data berupa komentar  dari  media  sosial  Instagram  menggunakan kata  kunci  “Kepala  Desa”  Bahasa  yang  digunakan yaitu  bahasa  Indonesia.  Berikut  sampel  dataset  awal hasil Crawling yang dapat dilihat pada Gambar 4.1
Gambar 2. Dataset hasil crawling
Jumlah  data Crawling ini  berjumlah  968  data yang melakukan Crawling dan waktu yang digunakan pada  proses Crawling data  ini  yaitu  pada  tanggal  1 januari sampai 17 juni 2023 berjumlah 968 data. Pada dataset  ini  terdiri  dari  beberapa  atribut,  diantaranya yaitu userid,  createdat ,  dan text .  Penjelasan  dari masing-masing  atribut  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Atribut pada Dataset
No Atribut Penjelasan 1 User ID Username dari akun Instagram yang membuat postingan tersebut 2 Createds Waktu dan tanggal dari pembuatan komentar tersebut 3 Text Merupakan komentar dari pengguna instagram berdasarkan username tertentu.
Data yang diperoleh melalui proses pengambilan (crawling)  masih  dalam  kondisi  yang  kurang terstruktur  dan  mengandung  berbagai  gangguan seperti tanda baca, angka, simbol, serta kata-kata yang tidak  resmi.  Elemen-elemen  ini  tidak  relevan  dalam proses  pengelompokan,  dan  oleh  karena  itu,  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  pra-pemrosesan  pada dataset ini dalam tahap Pre Processing.
4.2. Hasil Pre processing Setelah melakukan pengumpulan dataset, ternyata  jenis  dataset  yang  tersedia  masih  tidak optimal  untuk  dijalankan  dalam  proses  data  mining. Oleh  karena  itu,  diperlukan  langkah  pra-pemrosesan (preprocessing)  untuk menghapus kata-kata  atau karakter-karakter yang tidak relevan.
Tabel 2. Hasil Sample Text Prepr
ocessi ng Content Data Menta h https://www.google.com/amp/s/nasional.tempo .co/amp/1576497/kepala-desa-dukung-jokowi- 3-periode-demokrat-digerakan-oligarki... Dipelihara buat 2024 Clean ing kepala-desa-dukung-jokowi-3-periode- demokrat-digerakan-oligarki... Dipelihara buat 2024 Case Foldi ng kepala desa dukung jokowi 3 periode demokrat digerakan oligarki dipelihara buat 2024 Token izing ‘kepala’,’desa’,’dukung’,’jokowi’,’3’,’periode’ ,’demokrat’,’digerakan’,’oligarki’,’dipelihara’, ’buat’,’2024’. Stopw ord Remo val ‘kepala’,’desa’,’dukung’,’jokowi’,’periode’,’de mokrat’,’gerak’,’oligarki’,’pelihara’,’buat’ Stem ming ‘kepala’,’desa’,’dukung’,’jokowi’,’periode’,’de mokrat’,’gerak’,’oligarki’,’pelihara’,’buat’
4.3. Transformat ion Data Setelah tahap preprocessing, langkah berikutnya adalah melakukan tahap transformation data. Sebelum melakukan transformasi data,  terlebih dahulu dilakukan  proses  pembobotan  sentimen  untuk memberi  label pada data. Dalam tahap  ini, dilakukan perhitungan skor sentimen dengan menghitung jumlah kata  yang  memiliki  sentimen  positif  dan  kata  yang memiliki  sentimen  negatif.  Skor  sentimen  ini diperoleh  dari  total  polaritas  sentimen  positif  dan negatif  yang  ada  dalam  dataset.  Untuk  mendukung pembobotan  sentimen,  digunakan  Kamus  Lexicon yang  berasal  dari  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  Koto  dan  Rahmaningtyas  pada  tahun 2017. Kamus ini digunakan untuk memberikan bobot kepada  kata-kata  dalam  komentar,  yang  pada gilirannya  membantu  dalam  menilai  sentimen  oleh komputer  dengan  lebih  baik.  Kamus  Lexicon  juga mencakup  daftar  Negative  Words  yang  membantu dalam  proses  pembobotan  ulang  sentimen  untuk masing-masing  komentar.  Setelah  mengintegrasikan Kamus  Lexicon  dan  Negative  Words,  langkah selanjutnya adalah menghitung skor sentimen dengan menganalisis  polaritas  setiap  kalimat  dalam  data komentar.  Proses  ini  membantu  menggambarkan sejauh mana suatu kalimat bersifat positif atau negatif dalam  hal  sentimen.  Dengan  melakukan  pembobotan sentimen  menggunakan  kamus  lexicon  dan  negative words,  diperoleh  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  sentimen  dalam  setiap  komentar.  Ini memberikan  wawasan  tentang  bagaimana  sentimen
diekspresikan dalam dataset dan bagaimana komputer dapat menginterpretasikannya berdasarkan perhitungan skor sentimen yang dilakukan.
Gambar 3. Hasil Pembobotan Sentimen
Selanjutnya sentimen  dapat  ditemukan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Jumlah Pada Setiap Label Label/Kelas Jumlah Positif 61 Negatif 317 Netral 512 Total 890
Pembobotan  sentimen  menggunakan  kamus lexicon dan  negative  words,  selanjutnya  adalah melakukan  pembobotan  dengan  menerapkan  metode TF IDF.
Gambar 4. Hasil Pembobotan TF-IDF
Gambar  4 menampilkan daftar  kata/term  yang ada  dalam  korpus,  diurutkan  secara  alfabetis,  dan dihitung  kemungkinan  kemunculan  kata  tersebut dalam dokumen.

## 4.4. Data Mining
Dalam  tahap  ini,  data  akan  diklasifikasikan menggunakan model Multinomial Naive Bayes, yang merupakan  salah  satu  varian  algoritma  Naive  Bayes yang  diimplementasikan  melalui  pustaka  (library) sklearn pada bahasa pemrograman Python. Implementasi  algoritma  Multinomial  Naive  Bayes dapat  ditemukan  dalam  ilustrasi  Gambar  5  di  bawah ini.
Gambar 5. Library Multinomial Bayes
Dalam penelitian ini, dilakukan proses pengolahan data dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes  dalam  empat  skenario  berbeda,  yaitu  dengan perbandingan  90:10,  80:20,  70:30,  dan  60:40  untuk data  training  dan  data  testing.  Penggunaan  algoritma Naïve Bayes Classifier digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen terkait Pemilihan Umum 2024.  Untuk  mengevaluasi  performa  algoritma, Confusion  Matrix  digunakan  sebagai  alat  untuk menghasilkan  nilai  akurasi  prediksi  mesin  terhadap data yang telah melalui proses pengolahan. Berikut ini adalah rincian pembagian antara data training dan data testing.

## Tabel 4. Tabel Skenario Pembagian Split Data
Presentase Data Jumlah Data Training Testing Training Testing 90% 10% 90% 10% 80% 20% 80% 20% 70% 30% 70% 30% 60% 40% 60% 40% Total 890

## 4.5. Evaluation
Setelah  selesai  pembuatan  model,  model  yang telah  dibuat  dari  masing-masing  skenario  akan  diuji. Hasil  uji  model  ini  akan  memberikan  nilai  akurasi, presisi,  recall,  dan  f-measure  (f1-score).  Berikut  ini adalah hasil perhitungan evaluasi dari keempat model skenario yang telah diuji.
1) Skenario 1 (90%:10%)
2) Skenario 2 (80%:20%)
3) Skenario 3 (70%:30%)
4) Skenario 4 (60%:40%)
Gambar 6. Hasil Skenario 90:10
Berdasarkan  Gambar  6,  hasil  dari  klasifikasi dengan  menggunakan  presentase  90%  data  training 10% data testing. Berdasarkan gambar 4.8, hasil  dari klasifikasi menggunakan Naïve bayes pada perbandingan  90:10  didapatkan  hasil  dengan  nilai accuracy 68%, precission 46%, recall 43%, f-measure 41%.
Dilihat  dari  Gambar  7,  hasil  dari  klasifikasi menggunakan  Naïve  bayes  pada  perbandingan  80:20 didapatkan  hasil  dengan  nilai  accuracy  62%, precission 44%, recall 42%, f-measure 39%.
Gambar 8. Hasil skenario 70:30
Melihat  Gambar  8,  hasil  dari  klasifikasi menggunakan  Naïve  bayes  pada  perbandingan  70:30 didapatkan  hasil  dengan  nilai  accuracy  67%, precission 47%, recall 45%, f-measure 43%.
Gambar 9. Hasil Skenario 60:40
Dari Gambar 9, hasil dari klasifikasi menggunakan  Naïve  bayes  pada  perbandingan  60:40 didapatkan  hasil  dengan  nilai  accuracy  69%, precission  46%,  recall  45%,  f-measure  44%.  Nilai AUC  untuk  semua  model  Multinomial  Naive  Bayes dapat ditemukan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Nilai AUC Setiap Skenario Skenario AUC Kualitas 90:10 0.67 Fair Classification 80:20 0.72 Fair Classification 70:30 0.73 Fair Classification 60:40 0.73 Fair Classification
Dari  Tabel  5,  menunjukkan  nilai  AUC  untuk kelas  positif  dengan  garis  warna  kuning  yaitu  0.647, sedangkan  kelas  netral  dengan  garis  warna  hitam sebesar  0.711,  dan  kelas  negatif  dengan  garis  warna merah  muda  sebesar  0.759.  Berdasarkan  nilai  tiap kelas  tersebut,  maka  ROC  AUC  score  pada  model, yaitu:
ROC AUC Score = 0.647+0.711+0.759
3 =  0.73
Dapat  diartikan  bahwa  model  skenario  70:30 dengan  perolehan  nilai  AUC  tertinggi  yaitu  0.73 mempunyai kualtias good classification.
Gambar 10. Grafik ROC Hasil Skenario 90:10
Hasil  klasifikasi  menunjukkan  perbandingan antara  berbagai  model  skenario  yang  telah  diuji. Dalam  pengujian  akurasi,  nilai  akurasi  terendah ditemukan  pada  model  skenario  80:20  dengan persentase  62%,  sementara  nilai  akurasi  tertinggi terdapat pada model skenario 60:40 dengan persentase 69%.  Saat  mempertimbangkan  nilai  presisi,  skenario 80:20  memiliki  nilai  presisi  terendah  dengan  44%, sementara  skenario  70:30  memiliki  nilai  presisi tertinggi  dengan  47%.  Nilai  recall  tertinggi  tercatat pada skenario 70:30 dan 60:40, keduanya dengan nilai 45%,  sementara  skenario  80:20  memiliki  nilai  recall terendah  dengan  42%.  F-Measure  tertinggi  terdapat pada  skenario  60:40  dengan  persentase  44%, sedangkan  skenario  80:20  memiliki  F-Measure terendah dengan persentase 39%.Ketika mempertimbangkan  nilai  AUC,  skenario  90:10 memiliki  nilai  AUC  terendah,  sementara  skenario 70:30  dan  60:40  memiliki  nilai  AUC  tertinggi.  Dari perbandingan skor pengujian di empat model skenario, tampaknya  model  keempat,  yaitu  skenario  60:40, memiliki  nilai akurasi tertinggi dibandingkan dengan yang lainnya. Berdasarkan nilai AUC yang diperoleh, dapat diartikan bahwa model skenario 60:40 memiliki kualitas  klasifikasi  yang  dapat  dianggap  adil  (Fair Classification) .
Gambar 11. Wordcloud keyword ‘pemilihan umum 2024’
Dalam Gambar 11, ditampilkan Wordcloud yaitu kata  yang  sering  muncul  pada dataset .  Kata  yang sering  muncul  yaitu kata “tahun”, “kades”,  “rakyat”, “desa”.  Semakin  besar  ukuran  kata  pada Wordcloud maka  semakin  tinggi  frekuensi  kata  tersebut,  artinya kata tersebut sering digunakan oleh masyarakat untuk mengirim  komentar  pada instagram .  Berdasarkan perolehan  sentimen,  terdapat  bahwa  kelas  sentimen
Netral  memiliki  jumlah  data  yang  jauh  lebih  banyak daripada kelas sentimen lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa    Perpanjangan  masa  jabatan  kepala  desa termasuk kedalam kelas Netral

## 5. KESIMPULAN
Memuat Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan beberapa hal, diantaranya:  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa akurasi  dalam  analisis  sentimen  terhadap  usulan Perpanjangan  Kepala  Desa  dengan  menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  telah  diuji  melalui  metode pemisahan  data  dengan  empat  model  yang  berbeda: model  90:10,  80:20,  70:30,  dan  60:40.  Dari  hasil pengujian menggunakan Confusion Matrix, ditemukan bahwa  akurasi  tertinggi  terdapat  pada  model  60:40, sementara  nilai  presisi  paling  tinggi  terdapat  pada model 70:30. Selain menggunakan Confusion Matrix, pengujian  juga  dilakukan  melalui  grafik  ROC,  yang menunjukkan bahwa model 60:40 memiliki nilai AUC tertinggi, yakni sebesar 0,73. Artinya, model ini dapat dianggap  memiliki  kualitas  klasifikasi  yang  cukup baik  (fair  classification).  Hasil  dari  pengolahan  opini atau  sentimen  melalui  penerapan  algoritma  Naïve Bayes  menggunakan  pendekatan  KDD  dalam  tiga kelas,  yakni  Positif,  Netral,  dan  Negatif,  melalui platform media sosial Instagram. Hasilnya menunjukkan  bahwa  terdapat  61  label  positif,  317 label negatif, dan 512 label netral dalam sentimen yang telah diproses. Dari hasil distribusi sentimen tersebut, diperoleh  bahwa  kelas  sentimen  Netral  memiliki jumlah  data  yang  paling  besar.  Ini  menunjukkan bahwa sentimen terhadap usulan perpanjangan Kepala Desa di Indonesia cenderung masuk ke dalam kategori Netral.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ali, I., Asif, M., Hamid, I., & Umer, M. (2022). A  word  embedding  technique  for  sentiment analysis  of  social  media  to  understand  the relationship between Islamophobic incidents and media  portrayal  of  Muslim  communities . January . https://doi.org/10.7717/peerj-cs.838
[2] Appel, G., Grewal, L., Hadi, R., Stephen, A. T., Stephen, A. T., & Appel, G. (2020). The future of social media in marketing . 79–95.
[3] Chakraborty,  I.,  &  Maity,  P.  (2020).  Science  of the  Total  Environment  COVID-19  outbreak : Migration  ,  effects  on  society  ,  global environment and prevention. Science of the Total Environment , 728 , 138882. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138882
[4] Darwis, F., Hakimi, D., Matematika, P. S., Sains, J.,  Sains,  F.,  Teknologi,  D.  A.  N.,  Islam,  U., Sunan,  N.,  &  Surabaya,  A.  (2018). SISTEM ANALISIS  SENTIMEN  PUBLIK  TENTANG OPINI  PEMILIHAN  KEPALA  DAERAH  JAWA TIMUR  2018  PADA  DOKUMEN  TWITTER MENGGUNAKAN NAIVE BAYES .
[5] Aulia, G. N., & Patriya, E. (2019). Implementasi Lexicon  Based  Dan  Naive  Bayes  Pada  Analisis
Sentimen  Pengguna  Twitter  Topik  Pemilihan Presiden  2019. Jurnal  Ilmiah  Informatika Komputer , 24 (2), 140–153.
https://doi.org/10.35760/ik.2019.v24i2.2369.
[6] Daniel  T.  Larose,  C.  D.  L.  (n.d.). Discovering Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining .
[7] Maclean,  F.,  Jones,  D.,  Carin-Levy,  G.,  & Hunter, H. (2013). Understanding twitter. British Journal  of  Occupational  Therapy , 76 (6),  295– 298.
https://doi.org/10.4276/030802213X137061699 33021
[8] Merawati,  D.,  &  Rino.  (2019).  Penerapan  data mining  penentu  minat  Dan  bakat  siswa  Smk dengan metode C4 . 5. Jurnal Algor , 1 (1), 28–37.
[9] Ratiasasadara,  P.  W.,  Sudarno,  S.,  &  Tarno,  T. (2023). Analisis Sentimen Penerapan Ppkm Pada
Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier Dengan  Seleksi  Fitur  Chi-Square. Jurnal Gaussian , 11 (4), 580–590. https://doi.org/10.14710/j.gauss.11.4.580-590
[10] Rozi, I. F., Ardiansyah, R., & Rebeka, N. (2019). Penerapan  Normalisasi  Kata  Tidak  Baku Menggunakan Levenshtein Distance pada
Analisa  Sentimen  Layanan  PT.  KAI  di  Twitter.
Seminar Informatika Aplikatif , 106–112. http://jurnalti.polinema.ac.id/index.php/SIAP/art icle/view/563
[11] Stewart,  A.  (2016). Python  Programming: Python Programming for Intermediates .
[12] Sumantri,  R.  B.  B.,  &  Utami,  E.  (2020). Penentuan  Status  Tahapan  Keluarga  Sejahtera Kecamatan Sidareja Menggunakan Teknik Data Mining.
Respati , 15 (3), 71. https://doi.org/10.35842/jtir.v15i3.375.