Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4683

## ANALISIS SENTIMEN TERHDAP KEPERCAYAAN MASYARAKAT  PADA  PROSES  PENEGAK  HUKUM  DI INDONESIA  DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA NAÏVE BAYES
Fitri Khoirunnisa 1* , Salman Topiq 2
1,2 Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya, Jl. Terusan Sekolah No. 1-2; (022) 7100124
Received: 28 Juni 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Law; Sentiment Analysis; Naïve Bayes;
Corespondent Email: fitrikhoirunnisa66@gmail.com
Abstrak. Indonesia  diakui  sebagai  negara  hukum  yang  menegakkan kebenaran  dan  keadilan  melalui  supremasi  hukum.  Namun,  situasi  saat  ini kacau dan tidak stabil, termasuk krisis di berbagai sektor termasuk di bidang hukum.  Pelaku  kejahatan  besar  sangat  sulit  ditindak.  Tingkat  kepercayaan masyarakat  terhadap  penegakan  hukum  menurun  dari  hari  ke  hari.  Saat  ini, topik yang menjadi perbincangan hangat di media sosial, terutama di Twitter , adalah  mengenai  penegakan  hukum  di  Indonesia.  Banyak  pengguna memberikan respon yang positif atau negatif mengenai penegakan hukum di Indonesia. Sehingga, untuk mengetahui pandangan masyarakat  terhadap hal tersebut,  penelitian  ini  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  kepercayaan masyarakat pada proses penegakan hukum di Indonesia dengan menggunakan metode Naïve  Bayes. Metode Naïve  Bayes dipilih  sebagai  metode  yang diusulkan  dalam  penelitian  ini  karena  telah  dibuktikan  dalam  beberapa penelitian  terdahulu  bahwa  metode  ini  memberikan  performansi  yang  baik terhadap  analisis  sentimen  masyarakat,  maka  diterapkanlah  metode Naïve Bayes sebagai implementasi algoritma dalam analisis sentimen, ada beberapa tahapan  yang  dilakukan  dalam  proses  pengolahan  data  yaitu  tahap  data crawling , Pre-processing, ekstrasi  fitur,  analisis  sentimen  dan  penerapan algoritma Naïve  Bayes .  Dari  hasil  yang  telah  dilakukan  maka  diperoleh analisis sentimen positif sebesar 41% dan sentimen negatif sebesar 59% serta hasil akurasi dari penerapan algoritma Naïve Bayes itu sendiri adalalah sebesar 95%.
Abstract. Indonesia is recognized as a rule-of-law country that upholds truth and justice through the supremacy of law. However, the current situation is chaotic and unstable, including crises in various sectors, including the legal sector. It is very difficult to bring large-scale criminals to justice. The level of public trust in law enforcement is decreasing day by day. Currently, the hot topic of discussion on social media, especially Twitter, is law enforcement in Indonesia. Many users provide positive or negative responses regarding law enforcement  in  Indonesia.  Therefore,  to  understand  public  opinion  on  this matter, this  research conducts sentiment  analysis  on public trust in  the law enforcement process in Indonesia using the Naïve Bayes method. The Naïve Bayes method is chosen as the proposed method in this study because it has been  proven  in  several  previous  studies  to  provide  good  performance  for analyzing  public  sentiment,  so  the  Naïve  Bayes  method  is  applied  as  an algorithm  implementation  in  sentiment  analysis,  and  several  stages  are carried  out  in  the  data  processing  process,  namely  data  crawling,  pre- processing, feature extraction, sentiment analysis, and Naïve Bayes algorithm implementation.  From  the  results  obtained,  a  positive  sentiment  analysis  of
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
41%  and  a  negative  sentiment  analysis  of  59%  were  obtained,  and  the accuracy of the Naïve Bayes algorithm implementation itself is 95%.

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  Undang-Undang  Dasar
Negara  Republik  Indonesia,  Indonesia  diakui sebagai  negara  hukum.  Konsep  negara  hukum tersebut merujuk pada negara yang menegakkan  kebenaran  dan  keadilan  melalui supremasi  hukum  [1].  Saat  ini,  Indonesia sedang menghadapi situasi yang tidak stabil dan kacau, termasuk krisis yang terjadi di berbagai sektor  termasuk  di  bidang  hukum.  Meskipun hukum diharapkan dapat memberikan keadilan bagi  masyarakat,  kenyataannya  sebaliknya. Penegakan  hukum  hanya  efektif  untuk  kasus- kasus  kecil  yang  dilakukan  oleh  masyarakat kecil.  Sementara  itu,  pelaku-pelaku  kejahatan besar  seperti  korupsi,  kolusi,  dan  nepotisme yang  biasa  disebut  sebagai  penjahat  berkerah putih sangat sulit untuk ditindak [2].
Menurut Roscoe Pound, seorang tokoh terkemuka dalam bidang Sosiological Jurisprudence , hukum yang baik adalah hukum yang  sejalan  dengan  kehidupan  hukum  yang berlaku  dalam  masyarakat.  Dengan  kata  lain, hukum yang efektif dan adil adalah hukum yang mampu mengakomodasi kebutuhan masyarakat dan  mampu  menyelesaikan  masalah-masalah yang  timbul  di  dalam  masyarakat  [3]  Pada tingkat  kepercayaan  masyarakat  terhadap penegakan  hukum  di  negara  ini  menurun  dari hari  ke  hari.  Semakin  meningkatnya  tingkat ketidakpuasan masyarakat terhadap penegakan hukum  di  negara  ini,  terlihat  jelas  dari  hasil survei  yang  dilakukan  oleh  Lembaga  Survei Indonesia.  Hasil  survei  tersebut  menunjukkan bahwa tingkat ketidakpercayaan publik terhadap  penegakan  hukum  saat  ini  mencapai 56  persen  dan  hanya  29,8  persen  yang menyatakan  puas.  Hal  ini  perlu  dibandingkan dengan  survei  sebelumnya  yang  menunjukkan bahwa  hanya  22,6  persen  yang  mengatakan penegakan  hukum  di  era  pemerintahan sekarang  ini  lebih  baik  dari  pemerintahan sebelumnya [4].
Dengan menggunakan platform jejaring sosial, kita dapat mengetahui pandangan  baik  maupun  buruk [5] salah  satu sarana yang digunakan individu untuk mengekspresikan  ide,  gagasan,  atau  opini mereka  dan  memperlihatkannya  kepada  orang
lain adalah melalui media sosial. Twitter adalah salah  satu  jenis  media  sosial  yang  sering digunakan  oleh  masyarakat [6] .  Banyaknya pengguna  masyarakat  dalam  menggunakan Twitter  sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk mengetahui  sentimen  masyarakat  mengenai penegakan hukum di Indonesia.
Meskipun  penentuan  apakah  suatu tweet mengandung  sentimen  negatif,  positif, atau  netral  bisa  dilakukan  secara  manual, namun  dengan  banyaknya  pengguna Twitter maka  opini  yang  dihasilkan  juga  semakin banyak.  Hal  ini  dapat  memakan  waktu  dan usaha  yang  lebih  banyak.  Oleh  karena  itu, diperlukan  sebuah  mesin  yang  dapat  secara otomatis menganalisis tweet dan mengklasifikasikannya  ke  dalam  kategori sentimen  positif  dan  negatif.  Proses  analisis otomatis  dibutuhkan  karena  metode  manual sudah tidak efektif lagi mengingat jumlah tweet yang  semakin  banyak  [7].  Maka  dengan  itu dapat  diterapkannya  teknik text  mining yang dapat  digunakan  untuk  memenuhi  kebutuhan dalam  mengelompokkan  dokumen  dengan berbagai jenis konten [5] . Klasifikasi Naïve  Bayes (NB)  adalah sebuah  algoritma  pembelajaran  mesin  yang berdasarkan  teori Bayes .  Algoritma  ini menggunakan  asumsi  yang  cukup  kuat  bahwa pengaruh dari nilai atribut terhadap suatu kelas yang  diberikan  adalah  independen  atau  tidak bergantung  pada  kelas  atau  atribut  lainnya. Teori Bayes sendiri  merupakan  sebuah  teori statistik klasifikasi yang memungkinkan untuk memprediksi probabilitas atribut kelas anggota berdasarkan  data  yang  telah  tersedia  [8]. Algoritma Naïve Bayes ini dianggap tepat untuk digunakan  dalam  menganalisis  sentimen  yang terdapat pada dataset [5] . Metode Naive  Bayes dipilih  sebagai metode  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini karena  telah  dibuktikan  dalam  beberapa penelitian terdahulu bahwa metode ini memberikan performansi yang baik terhadapat analisis sentiment masyarakat. Beberapa peneliti  yang  dimaksud  antara  lain  yaitu penelitian yang dilakukan oleh Fajar Ratnawati [9]dengan tema penelitian Implementasi Algoritma Naïve  Bayes terhadap  Analisis
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Sentimen  Opini  Film  Pada  Twiter  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  di  dapatkan hasil akurasi sebesar 90%. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Fira Fathonah dan  Asti  Herliana [5] dengan  penelitiannya yaitu Penerapan Text Mining Analisis Sentimen Mengenai  Vaksin  Covid-19  Menggunakan Metode Naïve Bayes hasil dari penelitian yang dilakukan  yaitu  didapatkan  analisis  sentiment dari social media Twitter terkait Vaksin Covid- 19  didapatkan  persentase accuracy sebesar 100%. Selanjutnya terdapat penelitian dari Dedi Darwis  dkk  [10]  dengan  artikel  yang bertemakan  mengenai  Penerapan  Algoritma Naïve  Bayes Untuk  Analisis  Sentimen Review Data Twitter BMKG  Nasional  sehingga didaptkanlah
hasil pengujian dengan
menggunakan  metode Naïve  Bayes yang dilakuakn  yaitu  nilai  akurasinya    untuk klasifikasi yaitu sebesar 69.97%.
Dari paparan peneilitan terdahulu maka dapat dibuktikan bahwa algoritma Naïve Bayes tepat  dilakukan  untuk  analisis  sentimen masyarakat  maka  dengan  itu  penelitian  ini bertujuan  untuk  mencari  komentar  positif  dan negatif  pada  data Twitter dengan keyword Penegak Hukum serta algoritma yang digunakan yaitu menggunakan algoritma Naive Bayes .  Selain itu,  penelitian  ini juga  bertujuan untuk  menghitung  jumlah  data  yang  termasuk dalam  kategori  positif  dan  negatif  dengan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes, serta menghasilkan  perbandingan  nilai  sentimen. Proses  pengolahan  data  dan  analisis  sentimen dilakukan menggunakan bahasa R dengan tools RStudio.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian,  metode  diperlukan untuk  memberikan  struktur  dan  memastikan bahwa  hasil  penelitian  sesuai  dengan  tujuan yang ditetapkan[11]. Pada Gambar 1
menunjukkan  tahapan-tahapan  penelitian  yang perlu  dilakukan  dalam  penelitian  yang  akan dilakukan.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Data Crawling Twitter
Crawling adalah sebuah kegiatan yang dilakukan  untuk  membuat  salinan  dari World Wide  Web dengan  mengambil  bagian-bagian yang  dianggap relevan  dan  penting.  Proses  ini biasanya  dilakukan  oleh  program  komputer yang  disebut  sebagai  " web  crawler "  atau
" spider " [11]. Crawling sendiri dapat diartikan sebagai  suatu  yang    dilakukan  untuk mendapatkan  dataset  yang  terdiri  dari tweet , yang kemudian akan dijadikan input pada tahap text preprocessing [12] .
Salah  satu  jenis  media  sosial  yang menyediakan API untuk memungkinkan pengguna  mengakses  data  mereka  adalah Twitter .  Data  yang  umumnya  diambil  dari Twitter adalah  teks  postingan  yang  dikenal sebagai cuitan atau tweets [13]. Pada penelitian ini  digunakanlah  data  ulasan Twitter dengan kata kuci yang dicari yaitu penegak hukum.
2.2. Pre-processing
Proses yang akan dilakukan yaitu menggunakan text  mining ,  tujuan  dari text mining adalah  menghasilkan  informasi  dari satu  set  dokumen  dengan  memproses, mengelompokkan, dan menganalisis data-data yang  tidak  terstruktur  dalam  jumlah  besar. Teknik text  mining memungkinkan  untuk mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari serangkaian  dokumen  dengan  sumber  data
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
pada  teks  yang  memiliki  format  yang  tidak terstruktur [14].
Data  yang  terkumpul  adalah  data  yang tidak terstruktur sehingga memerlukan pengolahan Pre-Processing. Proses ini sangat penting dan tidak dapat diabaikan [15]. Proses pre-processing data  ini  sangat  penting  untuk menyelesaikan  berbagai  masalah  seperti  data yang  tidak  akurat,  data  yang  redundan,  data yang hilang, dan sebagainya [16].
Proses text preprocessing digunakan untuk menghilangkan  tanda  baca,  angka,  simbol, tautan URL ,  dan  nama  pengguna  dari  teks. Pada data yang berasal dari Twitter , seringkali terdapat noise atau  data  yang  masih  kotor karena terdapat karakter yang tidak diperlukan untuk  proses  klasifikasi,  seperti  tanda  baca, mention , hashtag ,  angka,  username,  alamat URL ,  dan retweet  text .  Oleh  karena  itu,  tahap text  preprocessing sangat  penting  untuk membersihkan  dan  mempersiapkan  data sebelum dijadikan input pada tahap selanjutnya [13].
Adapun  beberapa  tahapan  yang  dilakukan dalam proses preprocessing , yaitu :
1. Cleaning : Proses pembersihan atau cleaning dilakukan  dengan  mengikuti  tahapan-tahapan proses data mining , sehingga tidak semua tabel yang  tersedia  di  dalam  setiap  basis  data  akan digunakan.  Dalam  proses  ini,  kata-kata  yang tidak  diperlukan  akan  dihilangkan,  serta simbol-simbol  seperti  (),  titik,  koma,  dan sebagainya  juga  akan  dihapus.  Hal  ini dilakukan untuk mempersiapkan data sebelum diolah lebih lanjut, sehingga dapat menghasilkan  hasil  yang  akurat  dan  relevan [17] . Pada tahap ini dilakukan juga proses case folding , case folding digunakan untuk merubah semua  huruf  dalam  kalimat tweet menjadi huruf kecil, sehingga tidak terdapat perbedaan antara huruf besar dan kecil. Contohnya, kata "KUNCI"  akan  diubah  menjadi  "kunci",  dan mencoba  memasukkan  kata  "KunCI"  atau "KuNci"  akan  tetap  menghasilkan  hasil pencarian  yang  sama  dengan  "kunci".  Proses ini  dilakukan  agar  lebih  mudah  dalam mengakses dan memproses data tweet dengan hasil yang konsisten dan akurat [13].
2. Tokenizing
Tokenizing merupakan suatu proses dalam pengolahan  bahasa  alami  di  mana  teks  atau string  input  dipotong  atau  dibagi  menjadi potongan-potongan kata yang terpisah. Potongan-potongan kata ini kemudian disebut sebagai  token,  yang  merupakan  unit  dasar dalam  pemrosesan  teks.  Proses tokenizing sangat  penting  dalam  analisis  teks  dan pemrosesan bahasa alami karena memungkinkan  komputer  untuk  memahami dan  memproses  teks  dengan  cara  yang  lebih terstruktur  dan  terorganisir.  Dalam  beberapa kasus, proses tokenizing juga dapat melibatkan penghapusan  karakter  atau  tanda  baca  yang tidak  diperlukan,  seperti  spasi,  tanda  koma, titik, atau tanda kurung [15].
3. Filtering
Filtering adalah  sebuah  proses  penting dalam text  mining yang  dilakukan  untuk membuang  kata-kata  yang  tidak  memiliki makna  atau  yang  sering  disebut  sebagai stopword . Stopword biasanya merupakan kata- kata  umum  seperti  "dan",  "atau",  "di",  "ke", dan  sejenisnya  yang  tidak  memberikan kontribusi  signifikan  dalam  analisis  teks. Dengan  menghilangkan stopword ,  dapat membantu meningkatkan kualitas dan efisiensi dari hasil analisis teks yang dilakukan. Proses filtering dilakukan setelah tahap preprocessing dalam text  mining ,  dan  merupakan  salah  satu langkah  penting  untuk  mempersiapkan  data sebelum masuk ke tahap selanjutnya[15].
4. Stemming
Stemming adalah  proses  menghilangkan imbuhan  pada  kata  untuk  menemukan  akar kata.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengurangi jumlah  kata  dalam  dokumen  atau  korpus, mempermudah analisis data, dan meningkatkan  efisiensi  pemrosesan  teks. Meskipun  hasil  stemming  tidak  selalu  tepat, teknik  ini  masih  sering  digunakan  bersama dengan  teknik  lain  untuk  menghasilkan  hasil yang lebih akurat [18] .

## 2.3. Ektrasi Fitur
Pada  proses  ektrasi  fitur  dilakukan word  cloud , word  cloud dianalisis  untuk mengetahui  kata-kata  yang  sering  disebutkan dalam  konteks  penegakan  hukum.  Setiap sentimen pada word cloud dibandingkan untuk
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
menunjukkan  kata-kata  yang  paling  umum digunakan  pada tweet dengan  sentimen  positif atau negatif [19].

## 2.4. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  teknik  yang menggabungkan  beberapa  bidang  seperti Natural Language
Processing (NLP), Information  Retrieval (IR),  dan  Data Mining (DM) untuk mengolah atau menganalisis opini, sentimen, dan emosi yang diekspresikan dalam bentuk  teks  pada  suatu  entitas [6] .  Analisis sentimen  juga  dapat  bertjuan  untuk  mengolah teks  tak  teratur  menjadi  informasi  terstruktur berupa  ulasan  atau  opini.  Hal  ini  dilakukan untuk mengubah informasi yang tidak terstruktur  menjadi  terstruktur,  seperti  pada format  forum, blog ,  media  sosial,  atau  situs yang mengandung ulasan [20].

## 2.5. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naive  Bayes merupakan sebuah  teknik  klasifikasi  probabilistik  yang sangat  umum  digunakan  dalam  bidang  Data Mining dan Text Mining . Metode ini didasarkan pada  teorema Bayes ,  di  mana  suatu  hipotesis diperbarui berdasarkan bukti baru yang muncul. Algoritma Naive  Bayes dikenal  sangat  efektif dalam  mengklasifikasikan  data  dengan  cepat dan akurat, terutama pada kasus di mana jumlah fitur  sangat  besar  dan  kompleks.  Karena kelebihan  tersebut,  algoritma  ini  banyak digunakan  dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk analisis sentimen, klasifikasi dokumen, deteksi spam , dan sebagainya [10].

## 2.6. Analisis Hasil
Pada hasil akhir yang diterapkan maka akan disusun  terhadap  keterkaitan  kepercayaan masyarakat  terhadap  penegak  hukum  yang kemudian  diukur  dengan  analisis  sentimen dengan penerapan algoritma Naïve Bayes .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  pembahasan  pada latarbelakang serta metode yang akan diterapkan,  maka  pada  bagian  ini  yaitu melakukan  implementasi  terhadap  metode penelitian  yang  telah  dibuat.  Dalam  proses pengolahan data sentimen analisis ini menggunakan  Bahasa  R  dengan tools yang diterapkan  yaitu  RStudio.  Adapun  beberapa
proses  tahapan  yang  dilakuakan  dalam pengolahan data, yaitu :

## 3.1. Data Crawling
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa ulasan dari tweet yang diposting oleh pengguna Twitter mengenai Penegakan Hukum.  Data  tersebut  diambil  menggunakan fitur  #TAGS  selama  periode  14  hari  dan terkumpul  sebanyak  4165  data tweet mentah dengan  dengan  18  atribut,  data  yang  akan dilakukan dalam pengolahan yaitu pada atribut text.
Setelah  data  terkumpul,  maka  akan dilakukan proses penentuan sentimen berdasarkan makna yang terkandung didalamnya,  kemudian  dalam  prosesnya  akan dikategorikan  menjadi  ulasan  positif,  atau negatif.    Pada  Gambar  2  merupakan  data  text mentah  yang  belum  dilakukan  pembersihan data.
Tabel 1. Sample Data Mentah Hasil Crawling Ulasaan Twitter
text
RT  @henk_batuwael:  @jokerjutex  Apakah ini  suatu  kebanggaan  bagi  aparat  penegak hukum???? Tanya Pak @ListyoSigitP RT  @ChHuda5:  Ini  apaan  sih  Jendral @ListyoSigitP  @DivHumas_Polri  koq ngeri gini Itu mereka bisa bebas pamer senjata dimedia apa  gada  tindakan  dr  aparat  penegak  hukum tah pak @mohmahfudmd
Anak  bangsa  butuh  ketenangan  &amp;
kenyamanan Pak @jokowi Kpn  majunya  bangsa  ini  klo  yg  begini dbiarkan https://t.co/IZVBbSLQS2
@__AnakKolong  @jokowi  @ListyoSigitP Yg berdosa/dilarang itu kejahatan² perbuatan tdk menyenangkan orang lain, pengancaman, kebencian, permusuhan, intoleran, radikal/terorisme.  Giat  ibadah  agama²  di dunia melakukan kebaikan² bukan kejahatan. Yg melarang ibadah agama layak dihukum di dunia akhirat oleh penegak hukum.
RT  @N1ELSEN:  @budimandjatmiko  Saya tau kasus berbau sara pasti bakalan rumit buat pak  @ListyoSigitP  .  Cuman  pak  ini  bom waktu pak, ga ditindak sekarang kedepannya
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
pasti  jadinya  chaos.  Tolong  pak  jaga WIBAWA POLRI yang masih kami percaya sebagai penegak hukum.
RT @BlueNeo81: . Tolerasi  itu  udh  diajarkan  di  keluarga  SD SMP SMA ampe kuliah Klo  dgn  ada  peristiwa  itu  kita  bicarakn  lagi Toleransi
ITU NAMANYA BASI.. YA BASI. Skng itu yg di butuhkan TINDAKAN Aparat penegak HUKUM Menjaga TOLERANSI dan KeBHINEKAAN sesuai UU 🇮🇩
Proses HUKUM.. https://t.co/e6nyCPMUQt
Sudah  cukup  lama  kami  menunggu  tindakan dari para penegak hukum dalam memberantas praktik judi online yang merugikan masyarakat ini.
#brantasjudionline
3.2. Tahap Preprocessing
Data yang telah di crawling merupakan data  mentah  yang  belum  dilakukan  proses pembersihan  data,  sehingga  dilakukanlah proses  data Preprocessing karena  data  yang diambil merupakan data yang tidak terstruktur. Berikut  merupakan  contoh  tahapan  yang dilakukan  dalam  proses  data preprocessing dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Tahapan Data Preprocessing Tahapan Hasil Text RT @henk_batuwael: @jokerjutex  Apakah  ini  suatu kebanggaan  bagi  aparat  penegak hukum???? Tanya Pak @ListyoSigitP Cleaning Apakah  ini  suatu  kebanggaan bagi  aparat  penegak  hukum Tanya Pak Case Folding apakah ini suatu kebanggaan bagi aparat penegak hukum tanya pak
Tokenizing “apakah”, “ini”,
“suatu”,
“kebanggaan”, “bagi”, “apparat”, “penegak”,  “hukum”  “tanya”,
“pak”
Filtering “apakah”,
“suatu”,
“kebanggaan”, “bagi”, “apparat”, “penegak”,  “hukum”  “tanya”, “pak”
Stemming “apa”, “suatu”, “bangga”, “bagi”, “apparat”,  “penegak”,  “hukum” “tanya”, “pak”
Pada  tahap preprocessing ini  dilakukan beberapa tahapan agar data text yang ada dapat dilakukan  untuk  proses  selanjutnya.  Adapun tahapan  Proses Preprocessing yang  dilakukan dapat dilihat dibawah ini :
1. Cleaning
Pada  tahap  ini  dilakukan  sebuah  proses untuk  menghilangkan  semua  karakter  dalam sebuah data crawling yang bukan merupakan huruf  abjad,  sehingga  dapat  mengurangi karakter-karakter  yang  tidak  diinginkan  atau tidak  bermakna.  Karakter-karakter  tersebut antara  lain  seperti  angka,  tanda  pagar  (#), tanda @, emoji, atau pun tautan dari situs web yang ada di dalam sebuah postingan serta pada proses  ini  dilakukan  penghapusan  data duplikat  yang  kemudian  data  akan  disimpan dalam  format  csv.  Proses case  folding juga dilakukan  pada  tahapan  ini,  pada  prosesnya dilakukan pengubahan setiap huruf dalam data text  yang  ada  pada  data crawling dirubah menjadi huruf kecil ( lowercase ).
Dari  hasil  data crawling yaitu  sebanyak 4165  data tweet dihasilkan,  kemudian dilakukan proses data cleaning sehingga data yang  di  hasilkan  sebanyak  3430  data. Dibawah  ini  pada  Gambar  2.  merupakan proses  data cleaning serta  pada  Gambar  3. merupakan  hasil  dari  proses  data cleaning yang telah dilakukan.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Fitri  dkk
Gambar 2. Proses Cleaning Data
Gambar 3. Hasil Sample Dari Proses Cleaning
2. Tokenizing
Pada tahap tokenizing atau tokenisasi maka akan
dilakukanlah suatu tindakan memisahkan  setiap  kata  dalam  sebuah  input string  secara  individual.  Umumnya,  setiap kata  akan  dipisahkan  oleh  karakter  spasi, sehingga  pada  proses tokenizing ,  pemisahan kata  akan  mengandalkan  karakter  spasi  yang digunakan.  Dari  3430  data  text  selanjutnya dilakukan  proses tokenizing sehingga  data yang  dihasilkan  sebanyak  78321  kata.  Pada Gambar  4  merupakan  proses  dari  tokenizing
dan  pada  Gambar  5  merupakan  hasil  dari proses tokenizing.
Gambar 4. Proses Tokenizing
Gambar 5. Sample Hasil Dari Proses Tokenizing 3. Filtering
Pada tahap Filtering ini dilakukan sebuah proses  yang  bertujuan  untuk  menghilangkan kata-kata  yang  tidak memiliki  arti  atau  biasa disebut  sebagai stopword .  Pada  proses filtering dihasilkan  sebanyak  51872  kata, dibawah ini pada Gambar 6 merupakan proses yang dilakukan dalam tahap filtering .

## Gambar 6. Proses Filtering
Dari  hasil  yang  proses  filtering  yang  telah dilakukan,  maka  menghasilkan  10  kata frekuensi tertinggi yang sering muncul, Gambar 7 menunjukan digram kata frekuensi tertinggi.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 7. Frekuensi Kata Tertinggi
4. Stemming
Pada tahapan stemming dilakukan suatu proses yang bertujuan untuk mengubah kata- kata  yang  memiliki  imbuhan  menjadi  kata dasar. Proses pengubahan kata ini menggunkan  Indonesian stemming yang diperoleh  dari  sebuah  situs github dengan penulisan  nama library katadasaR  yang diciptaan  oleh  Nurandi  dipergunakan  untuk ulasan  berbasis  Indonesia.  Hasil  proses stemming dapat  dilihat  pada  Gambar  8, sehingga  dari  proses  yang  telah  dilakukan dapat dihasilkan sebanyak 51872 kata.
Gambar 8. Sample Hasil Dari Proses Stemming

## 3.3. Ekstrasi Fitur
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan pengelompokan  kata  yang  sering  penggunaan Twitter gunakan  dalam  berkomunikasi  di Twitter ,  kata-kata  yang  terdapat  dibawah  ini merupakan  kata  yang  terdapat  pada tweet
dengan  pengelompokan  kata  penegak  hukum. Hasil preprocessing data kemudian
dikelompokkan  untuk  mendapatkan  frekuensi kata  yang  paling  banyak  muncul.  Frekuensi kata  ini  akan  divisualisasikan  ke  dalam wordcloud, sehingga  dapat  di  lihat  pada Gambar 9.
Gambar 9. Wordcloud

## 3.4. Sentimen Analisis
Pada  tahapan  ini  lakukan  pengecekan terhadap sentiment analisis berdasarkan kategori  polaritas  :  kalimat  “positif”  atau “negatif”.

## 3.5. Pengelompokan Sentimen
Pada proses ini dilakukan yaitu dengan menggunakan classify polarity dimana klasifikasi ini digunakan untuk
mengklasifikasikan  kata  berdasarkan  kategori polaritas  :  kalimat  “positif”  atau  “negatif”. Hasil  dari  klasifikasi  yang  telah  diterapkan dengan  menggunakan Naïve  Bayes yaitu menghasilkan  kalimat  positif  sebanyak  1478 data sedangkan kalimat negatif sebanyak 2965 data. Grafik jumlah kalimat positif dan negatif dapat di lihat pada Gambar 10.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 10. Jumlah Kalimat Positif dan Negatif

## 3.6. Perbandingan Sentimen
Hasil dari analisis sentimen yang telah dilakukan  dengan  jumlah  data  yang  dilakukan pengujian  adalah    sebanyak  4165  data tweet yang kemudian di implementasi dengan metode Naïve  Bayes menghasilkan  59%  sentimen negatif  dan  41%  sentiment  positif.  Hasil  dari visualisasi dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Perbandingan Sentimen Positif

## dan Negatif

## 3.7. Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Setelah dilakukan proses crawling data, text  pre-processing ,  serta  sentimen  analisis, selanjutnya  dilakukan  tahap  terakhir  yaitu penerapan  algoritma Naïve  Bayaes untuk menentukan  nilai  akurasi  dari  sebuah  metode yang diterapkan.
Pada  tahapan  implementasi  algoritam Naïve  Bayes ini,  data  terlebih  dahulu  dibagi menjadi  data training serta  data testing . Selanjutnya  dilakukan  prediksi  antara  model
yang  telah  dibuat  dengan  data  latih  yang kemudian dibandingkan terhadap data uji.
Berdasarkan  pengolahan text dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes pada kata penegak  hukum,  maka  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan  proses  perhitungan  untuk melihat  nilai  akurasi  terhadap  algoritma  yang diterapkan.  Dapat  lihat  pada  Gambar  12 merupakan  hasil  perhitungan  dan  nilai  akurasi sebesar 95%.
Gambar 12. Nilai Akurasi
Pada  proses  pengujian  yang  telah dilakukan  dengan  menggunakan  algoritman Naïve  Bayes maka  di  peroleh  perbandingan terhadap  nilai  prediksi  dan  actual  terhadap sentimen masyarakat menghasilkan grafik nilai actual lebih tinggi dari pada nilai prediksi, baik itu  dengan  kategori  kalimat  positif  ataupun dengan kategori kalimat negatif.
Dapat dilihat pada Gambar 13 merupakan  grafik  perbandingan  nilai  prediksi dan actual.
Gambar 13. Nilai Prediksi dan Actual

## 3.8. Analisis Hasil
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari situs https://indikator.co.id menunjukan  hasil  survei pada  tanggal  11-17  Agustus  2022  terhadap penegakan  hukum  di  Indonesia  terdapat  hasil dengan  kategori  sangat  baik  sebesar  4,5%, kategori  baik  sebesar  25%,  kategori  sedang sebesar  26,5%,  kategori  sangat  buruk  sebesar 8,1%  dan  kategori  tidak  menjawab  sebesar
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
6,4%.  Dengan  demikian  dapat  diartikan menurut data hasil survei dengan rata-rata nilai pada  kategori  sangat  baik  dan  baik  sebesar 29,5%  sedangkan  rata-rata  nilai  pada  kategori buruk  dan  sangat  buruk  adalah  sebesar  37,7% dan  31,8  %  merupakan  termasuk  kedalam kategori sedang dan tidak menjawab.
Terkait  grafik  nilai  survei  penegakan hukum nasional dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14.  Survei Penegakan Hukum Nasional Sumber : [21]
Dari  proses  analisis  sentimen  terhadap kepercayaan masyarakat pada proses penegakan hukum di Indonesia, telah dihasilkanlah  nilai  sebesar  59%  dengan kategori  sentimen  negatif  dan  41%  dengan kategori  sentimen  positif.  Dari  nilai  yang diperoleh  hal ini  menunjukan  bahwa  penilaian negatif menduduki nilai tertinggi dengan begitu dapat  diartikan  bahwa  nilai  kepercayaan masyarakat  berkurang  terhadap  penegakan hukum  di  Indonesia.  Perbandingan  nilai  yang muncul antara sentimen positif dan negatif yaitu sebesar 18%, nilai tersebut dapat dikategorikan rendah. Maka, hal ini dapat disebabkan karena beberapa faktor yang terlibat diantaranya, yaitu :
1. Pada  survei  nasional  terbentuk  6 kategori,  sedangkan  pada  analisis sentimen hanya terbentuk 2 kategori.
2. Pada  analisis  sentimen,  kalimat  yang seharusnya bernilai positif tetapi dalam proses  yang  dilakukan  oleh  mesin berubah menjadi kalimat negatif, begitupun sebaliknya, hal ini tentu saja mempengaruhi  dalam  pengkategorian
kalimat sentimen sehingga tidak terjadinya  akurasi  yang  tepat  dalam pemilihan kalimat sentimen yang bermakna positif dan negatif.
Dari  uraian  diatas  maka  perlu  dilakukan kembali analisis sentimen dalam tahap kategori yang  lebih  kompleks  sesuai  dengan  maksud kalimat, agar terbentuk suatu analisis sentimen yang  valid  dan  akurat.  Pada  proses  analisis sentimen  menggunakan  mesin  terkadang kalimat yang semestinya dianggap positif oleh manusia, dapat dianggap negatif oleh mesin dan sebaliknya.
Ketidakakuratan dalam pengkategorian kalimat sentimen ini dapat mempengaruhi hasil analisis  sentimen  secara  keseluruhan.  Jika mesin  salah  mengidentifikasi  sentimen  dalam sejumlah  kalimat,  maka  keseluruhan  hasil analisis  sentimen  yang  dihasilkan  juga  dapat menjadi  tidak  akurat.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan perbaikan pada algoritma mesin agar dapat  mengidentifikasi  sentimen  dengan  lebih akurat dan dapat memahami konteks dan makna yang lebih dalam dari kalimat.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukannya  proses  analisis sentimen  dengan  menggunakan tools RStudio terhadap  kata  penegak  hukum  pada Twitter dengan jumlah data sebanyak 4165 data ulasan, maka  diperolehlah  sentimen  positif  sebesar 41%  dan  sentimen  negatif  sebesar  59%.  Serta dari  analisis  hasil  yang  diperloleh  terkait perbandingan  nilai  yang  muncul  antara sentimen positif dan negatif yaitu sebesar 18%, nilai tersebut bisa dikategorikan rendah karena mempunyai berbagai aspek yang mempengaruhinya yaitu ketidakakuratan sistem dalam  pengkategorian  kalimat  sentimen  maka dapat mempengaruhi nilai sentimen yang akan dihasilkan.
Pada  nilai  akurasi  yang  diperoleh dalam  menerapkan    algoritma Naïve  Bayes menghasilkan  nilai  sebesar  95%,  nilai  akurasi yang  diperoleh  sangat  tinggi  sehingga  tepat untuk diterapkan dalam analisis sentimen pada pada penelitian ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Moho,  “Penegakan  Hukum  di Indonesia  Menurut  Aspek  Kepastian Hukum,  Keadilan  dan  Kemanfaatan,” Jurnal Warta , 2019.
[2] H.  Arianto,  “Hukum  Responsif  dan penegakan  Hukum  di  Indonesia,” Lex Jurnalica , vol. 7, no. 2, 2010.
[3] M. G. Rahman, S. Tomayahu, F. Syariah, I. Sultan, and A. Gorontalo, “Penegakan Hukum  Di  Indonesia,”  2020.  [Online]. Available:
http://journal.iaingorontalo.ac.id/index.p hp/ah
[4] E. Alfian, “Tugas dan Fungsi Kepolisian Untuk Meningkatkan Kepercayaan Publik  Terhadap  Penegak  Hukum,”
Legalitas: Jurnal Hukum , vol. 12, no. 1,
p. 27, Jun. 2020, doi: 10.33087/legalitas.v12i1.192. [5] F. Fathonah and A. Herliana, “Penerapan
Text Mining Analisis Sentimen Mengenai Vaksin Covid - 19
Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 7, no. 2,  pp.  155–164,  Dec.  2021,  doi: 10.34128/jsi.v7i2.331.
[6] L. Aji Andika and P. Amalia Nur Azizah, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil  Quick  Count  Pemilihan  Presiden Indonesia  2019  pada  Media  Sosial Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier,” 2019.
[7] S.  Nurul,  J.  Fitriyyah,  N.  Safriadi,  E. Esyudha, and  P.  #3,  “Analisis  Sentimen
Calon  Presiden  Indonesia  2019  dari Media  Sosial  Twitter  Menggunakan
Metode Naive Bayes”, [Online]. Available: http://dev.twitter.com.
[8] N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata,  and  Samudi,  “Analisis  Sentimen Zoom  Cloud  Meetings  Di  Play  Store Menggunakan Naïve Bayes Dan Support Vector  Machine,” CESS  (Journal  of Computer  Engineering  System  and Science) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  2502–714, 2020.
[9] R. Fajar, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film  Pada  Twitter,” Jurnal  Inovtek
Polbeng - Seri Informatika , vol. 3, no. 1, 2018.
[10]  D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data Twitter  BMKG  Nasional,” Jurnal TEKNO  KOMPAK ,  vol.  15,  no.  1,  pp.
131–145, 2021.
[11]  R.  Azhar,  A.  Surahman,  and  C.  Juliane,
“Analisis Sentimen Terhadap Cryptocurrency Berbasis Python TextBlob Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” 2022. [12]  M.  Rifki  and  I.  Imelda,  “Analisis Sentimen Wacana Kenaikan Harga Tiket Candi Borobudur Menggunakan Multinomial  Naïve  Bayes,” Jurnal
Informatika  dan  Komputer)  Akreditasi KEMENRISTEKDIKTI ,  vol.  5,  no.  2,
2022, doi: 10.33387/jiko.
[13]  S.  Lestari et  al. ,  “Analisis  Sentimen Masyarakat
Indonesia terhadap Pemindahan  Ibu  Kota  Negara  Indonesia pada  Twitter,” JUSIFO  (Jurnal  Sistem Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 13–22, 2022.
[14]  Samsir,  Ambiyar,  U.  Verawardina,  F. Edi,  and  R.  Watrianthos,  “Analisis Sentimen  Pembelajaran  Daring  Pada Twitter  di  Masa  Pandemi  COVID- 19Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 157–163, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[15]  T.  Krisdiyanto,  E.  Maricha,  and  O. Nurharyanto,  “Analisis  Sentimen  Opini
Masyarakat Indonesia Terhadap Kebijakan  PPKM  pada  Media  Sosial Twitter  Menggunakan  Naïve  Bayes
Clasifiers,” Jurnal CoreIT , vol. 7, no. 1, 2021.
[16]  B.  Gunawan,  H.  Sasty  Pratiwi,  and  E. Esyudha  Pratama,  “Sistem  Analisis Sentimen pada Ulasan Produk
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”
JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  17–29, 2018, [Online]. Available: www.femaledaily.com [17]  J. E. Bororing and F. Faeruzah, “Analisis Sentimen Layanan Akademik
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier  Pada  Komentar  Mahasiswa,”
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Jurnal Informasi Interaktif , vol. 5, no. 3, 2020.
[18]  R.  Khalida  and  S.  Setiawati,  “Analisis
Sentimen Sistem E-Tilang Menggunakan
Algoritma Naive Bayes Dengan Optimalisasi Information Gain,” Journal of  Information  and  Information  Security (JIFORTY) , vol. 1, no. 1, 2020, [Online]. Available: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php /jiforty [19]  T.  N.  Wijaya,  R.  Indriati,  and  M.  N.
Muzaki, “Analisis Sentimen Opini Publik Tentang  Undang-Undang  Cipta  Kerja Pada  Twitter,” Jambura  Journal  of
Electrical  and  Electronics  Engineering , vol.  3,  no.  2,  2021,  [Online].  Available: https://t.co/TIk5mK5bwS
[20]  D.  S.  Utami,  A.  Erfina,  and  M.  A.  Id, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Terkait UNESCO  Global  Geopark  Di  Google Maps  dengan  Algoritma  Naive  Bayes,”
2022.
[21]  INDIKATOR, “Rilis  Hasil  Survei
Nasional  INDIKATOR  ‘Persepsi  Publik terhadap Kasus Sambo: Antara Penegakan Hukum dan Harapan Warga,’”
https://indikator.co.id/rilis- survei-25-agustus-2022/ ,
JAKARTA PUSAT, Aug. 25, 2022.