## Perbandingan  Kinerja  Naïve  Bayes  dan  SVM  pada  Analisis  Sentimen  Twitter Ibukota Nusantara
Acuan Supian 1 , Bagus Tri Revaldo 2 , Nanda Marhadi 3 , Lusiana Efrizoni 4 , Rahmaddeni 5
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, STMIK AMIK RIAU, Pekanbaru, Riau, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 26 Januari 2024 Revisi Akhir: 04 Maret 2024
Diterbitkan Online : 12 Maret 2024 The  national capital is the center  of government of  a  country  and  is  often  a  symbol of sovereignty  and  national  identity.  The  function  and  role  of  the  capital  city  is  very important in coordinating government activities, public policies and community services. This  research  aims  to  compare  the  effectiveness  of  two  approaches  for  classification: Support  Vector  Machine  and  Naïve  Bayes  (SVM),  in  analyzing  opinion  sentiment towards  the  Indonesian  capital  based  on  Twitter  data.  Opinion  sentiment  analysis  is crucial for understanding public views regarding various aspects of the Indonesian capital. The  Twitter  data  used  will  involve  opinions  developing  on  social  media  regarding  the Indonesian  capital.  The  research  methodology  involves  data  collection,  preprocessing, data sharing, Naïve Bayes and SVM model training, evaluation, and statistical analysis to compare the performance of the two models. Naïve Bayes and Support Vector Machine are  the  approaches employed in this study.  The  research  results  from the Naïve  Bayes method  present  a  sentiment  analysis  accuracy  rate  of  91%.  The  SVM  method  also provides a sentiment analysis accuracy rate of 94%. In light of the analysis's findings, the procedure utilizing the Support Vector Machine (SVM) method shows better results than the Naïve Bayes method in measuring sentiment towards the Indonesian capital.
K ATA K UNCI
Sentiment Analysis, Public Opinion Twitter, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Capital Archipelago

## K ORESPONDENSI
E-mail: rahmaddeni@sar.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pemindahan  IKN  bukanlah  sebuah  penampakan    baru. Pemindahan ibu  kota dari  Jakarta  ke  daerah  lain  sudah  berkali- kali  dibincangkan  pada  masa  Soekarno  hingga  masa  Susilo Bambang Yudhoyono, tetapi belum  terjalankan. Pada pertemuan 29  April  2019,  Joko  Widodo  menetapkan  untuk  menempatkan ikn ke pulau Kalimantan [1]
Pada  29  April  2019,  pemerintah  Indonesia  menempatkan untuk menempatkan IKN dari Jakarta ke pulau kalimantan. Hal itu  sudah  lama  menjadi  perbincangan  pemerintah  dalam  upaya pemindahan ibu kota [2].
Terkait  nusantara  ibu  kota  pemindahan  khususnya  Bapak Joko Widodo during the presidential era, pada pertengahan Maret 2022, pembangunan ibu kota nusantara akan ditunda dengan cara berjenjang  mulai  tahun  2024  sampai  2045[2].  Tepatnya,  siaran pers  pada  26  Agustus  2019  mengumumkan  bahwa  posisi  IKN akan  bertempat  di  bagian  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara, Kalimantan  Timur.  Di  dalam  kasus  ini,  perpindahan  ibu  kota Indonesia  jelas  menimbulkan  reaksi  beragam,  khususnya  di kalangan  warga  negara  Indonesia.  Istilah  "ibu  kota  baru"  telah menjadi topik yang rentan banyak dibicarakan di jejaring sosial seperti Twitter. Pemberitaan ini menimbulkan opini negatif dan positif di kalangan masyarakat.
Jejaring  sosial  yaitu  suatu  platform  berbagi  informasi  di web.  Suatu  jejaring  sosial  yang  umum    digunakan  masyarakat
indonesia  yaitu  Twitter,  Twitter  adalah  platform  jejaring  sosial yang bisa mengunggah kata singkat 280 karakter alias tweet [3].
Selama decade terakhir, Twitter, layanan jejaring sosial real- time  yang  memungkinkan  blogging  membuat  sangat  populer. Lebih kurang 313 juta pengguna aktif harian serta lebih dari 500 juta postingan, [4].
Twitter  merupakan  jejaring  sosial  yang  menjadikan Masyarakat  saling berkomunikasi  dan  menerima  informasi  atau berita  terkini  [5].  Twitter  memungkinkan  orang  di  dunia terhubung  dengan  lainnya  melalui  alat  perangkat  mereka. Layanan Twitter untuk pengguna mencakup pembuatan laporan status  [6].  Pengguna  Twitter  bebas  mengekspresikan  pendapat dan  pernyataan  mengenai  layanan,  institusi,  atau  topik  politik atau perdebatan [7].
Ibukota  Nusantara  sebagai  fokus  penelitian  dianggap penting mengingat peran strategisnya sebagai pusat pemerintahan, ekonomi, dan budaya. Analisis sentiment terhadap opini  yang  berkaitan  dengan  Ibukota  Nusantara  dapat memberikan wawasan mendalam mengenai persepsi dan respons masyarakat terhadap berbagai isu terkini yang terjadi di sana.
Naive  Bayes  dan  SVM  dipilih  sebagai  metode  klasifikasi utama  dalam  penelitian  ini.  Pasalnya,  keduanya  terbukti  efektif untuk  analisis  sentimen  data  teks.  Kami  mempertimbangkan kelebihan  dan  kekurangan  kedua  metode  tersebut  untuk memutuskan metode mana yang lebih cocok untuk menganalisis sentimen  Twitter mengenai ibu kota Indonesia [7]. Naive Bayes
yaitu suatu algoritma pendidikan probabilistik dilandaskan pada pernyataan Bayes yang dipakai di Normal Dialect Preparing [8].
Naïve  bayes  adalah  algoritma  yang  ringan  digunakan. Sistem  klasifikasi  Naïve  bayes  dilandaskan  pada  kemungkinan bersyarat  pada  penentuan  bobot  memakai  algoritma  yang tersedia.  [9].  Naive  Bayes    relatif  sederhana  dan  mudah diterapkan,Algoritma ini sangat cepat dan memerlukan parameter dalam  jumlah    terbatas,  sehingga  cocok  pada  mengurus  dan menguraikan  data  pada  jumlah  banyak,  seperti  Data  sentimen jejaring social [10].
Naive Bayes menunjukkan performa yang unggul pada hal pengelompokan, namun memerlukan optimasi untuk menghasilkan  pengelompokan yang lebih maksimal [11].
Sekumpulan  metode  pembelajaran  terbimbing  yang menganalisis Support Vector Machine (SVM). Information serta pola  yang  dipakai  pada  mengklasifikasikan  dan  menganalisis regresidan  dinilai  adalah  algoritma  yang  pasti  baru  [12].  SVM awalnya  diberitahukan  Vapnik  pada  tahun  1992  menjadi kumpulan selaras dari pikiran utama di segi pemberitahuan pola. Sebagai  teknik  pengenalan  pola,  SVM  masih  tergolong baru.Namun demikian, evaluasi kemampuannya dalam berbagai aplikasi  menunjukkan  bahwa  adalah  yang  tercanggih  dalam pengenalan pola, menjadikan  salah satu topik yang paling cepat berkembang saat ini [13]. SVM yaitu suatu algoritma klasifikasi yang  diluaskan  Boser,  Guyon,  dan  Vapnik  yang  dipakai  pada membagi  information  menurut  2  kelas  berlainan  melalui  garis ideal hyperplane [14].
Kelebihan  Support  Vector  Machine  (SVM)  selain  dari populer  juga  sangat  cocok  untuk  klasifikasi  dikarenakan  tidak bergantung pada jumlah atribut dan dapat menyelesaikan masalah dari  dimensi.  Secara  perhitungan,  Support  Vector  Machine (SVM)  dapat  melakukan  edukasi  dengan  tidak  lama  dan  juga teknik pembelajarannya dan juga sulit diragukan [15]. SVM yaitu salah  satu  teknik  yang  dipakai  untuk  membuat  ramalan  pada kejadian klasifikasi atau regresi, rancangan klasifikasi pada SVM merupakan  pencarian  hyperlane  terunggul  yang  mempunyai kegunaan  untuk  pemisah  dari  2  kelas  information,  pendapat positive (+1) dan pendapat negative (-1) [16].
Dalam  penelitian  [7]  yang  membahas  tentang  kebijakan pemnempatan  ibu  kota  nusantara  yang  menunjukan  bahwa memakai  model  Naïve  Bayes  memperoleh  akurasi  tertinggi dengan akurasi sebesar 89,86% dalam penelitian ini menunjukan metode Naïve Bayes yaitu algorima yang baik untuk menunjukan pengelompokan teks.
Pada penelitian [2] yang membandingkan dua metode yang membahas  tentang  sentiment  analisis  relokasi  ibukota  negara dengan metode Naïve Bayes dan Knn. Hasilnya pada penelitian tersebut  metode  Knn  mengungguli  dari  metode  Naïve  Bayes dengan akurasi tertinggi sebesar 88,12%.
Dalam  penelitian  [17]  pada  penelitian  ini  menjelaskan tentang klasifikasi penyakit diabetes mellitus dengan membanding  kan  beberapa  pengklasifikasi  mesin  seperti  Naïve Bayes dan Super Vector Machine (svm). Hasil ketelitian tertinggi pada  perbandingan  algoritma  Super  Vector  Machine  (svm)  dan Naïve Bayes yaitu algoritma svm lebih tinggi dari Naïve Bayes dengan tahap ketelitian sebesar 96.2704%.
Tujuan  pada  pengkajian  ini  yaitu  untuk  mencocokkan efektivitas  2  teknik  pengelompokan  Naive  Bayes  dan  Support Vector Machine), dalam analisis sentimen opini terhadap Ibukota Nusantara berdasarkan data Twitter.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang  disebutkan  di  atas, peneliti  melakukan penelitian yang membandingkan penggunaan metode  Naïve  Bayes  dan  Super  Vector  Machine  (svm)  untuk melihat  performa  terbaik  dalam  memproses  dataset  sentimen yang menganalisis opini terhadap Ibukota Nusantara berdasarkan data Twitter.
Oleh sebab itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan pengetahuan  mengenai  bagaimana  opini  pengguna  Twitter terhadap Ibukota Nusantara. Memahami perubahan persepsi dan sikap  masyarakat  terhadap  opini  ibukota  nusantara  dapat membantu  otoritas  publik  dan  mengambil  keputusan  industri mengembangkan  kebijakan  yang  lebih  responsif  terhadap kepentingan masyarakat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Naïve Bayes
Untuk  meramal  kemungkinan  keanggotaan  salah  satu  kelas, Naive  Bayes  Classifier (NBC)  adalah  teknik  pengklasifikasian statistik yang sangat cepat dan akurat. Saat diterapkan ke database yang memiliki jumlah data yang signifikan, NBC terbukti sangat efektif [18]. algoritma Naive Bayes, yang mengharapkan sedikit data  training  untuk  memutuskan  perkiraan  parameter  yang diperlukan  untuk  proses  pengklasifikasian  [19].  Berdasarkan teorema  Bayes,  Untuk  memprediksi  peluang  di  masa  depan , Naïve Bayes Classifier menggunakan algortima probabilitas dan statistik . pengalaman masa lalu [10].

## 2.2. Support Vector Machine
Metode  data  mining  yang  dimasukkan  ke  dalam  kelas pembelajaran  yang  diawasi  dikenal  sebagai  Multi-Select  SVM. Teknik ini bertujuan untuk menemukan hyperplanet terbaik dari beberapa yang ada [20]. Suatu algoritma yang digunakan untuk klasifikasi dan prediksi dikenal sebagai Support Vector Machine (SVM). Metode ini bekerja pada prinsipnya dengan menemukan ruang pemisah terbaik untuk kumpulan data pada kelas yang tidak sama. Pada aktivitas sehari-hari, kita kerap menghadapi masalah yang  tidak  linear  atau  data  yang  didapatkan  tidak  dapat dipecahkan dalam linear, yaitu  salah satu kejaian di mana garis tidak ada atau segi yang dipakai pada memisahkan antara kelas data [17].

## 2.3. Pengkajian Sentimen
Pengkajian  sentimen  adalah  teknik  otomatis  untuk  mengetahui, membongkar,  serta  menangani  teks.  Tujuan  dari  menangani  ini adalah untuk mengumpulkan informasi emosi yang terkandung di anggapan itu, berdasarkan pendapat, sentimen, dan perasaan [21]. pengkajian  sentimen  digunakan  dalam  memutuskan  sifat mengenai  sebuah  dokumen  serta  kontradiksi  kontekstual keseluruhannya. Pengkajian sentimen menggunakan penanganan omongan  alami,  penghitungan  linguistik,  dan  pengkajian  teks berguna menemukan dan mengklasifikasikan perspektif subjektif di bahan [22].

## 2.4. Confusion Matrix
Suatu  teknik  yang  dikenal  sebagai  Matrix  kekacauan menyerahkan  informasi  tentang  hasil  kasifikasi  yang  dilakukan oleh  system,  yang  berguna  untuk  menganalisis  seberapa  baik klasifikasi tersebut mengenali Kumpulan data dari golongan yang berbeda. Misalnya, matrix konfusi dua golongan akan disebutkan sebagai  golongan  positive  dan  golongan  negative.  Golongan positive  mengacu  ke  golongan  positive  yang  ditandai  dengan benar  oleh  klasifikator,  sedangkan  golongan  positive  adalah golongan  negative  yang  ditandai  yang  salah.  Selanjutnya, golongan negative adalah golongan positive yang dianggap tidak benar [17].

## 2.5. Studi Terdahulu tentang Analisis Sentimen IKN
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [21]  Penambangan  teks melibatkan  konversi  teks  tidak  terstruktur  menjadi  teks terstruktur yang dapat diproses oleh komputer., Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi reaksi masyarakat yang pindah ke ibu kota. negara ke Kalimantan dan penelitian ini menghasilkan Analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes classifier memberikan  hasil  yaitu  6  bentuk  emosi  yang  didominasi  oleh kejutan  (Ylätys)  hingga  80%  dan  kegembiraan  (Joy)  50%, kesedihan (Suru) 15%, ketakutan (Timo) 10%. , mual (jijik) 0%, marah  (marah)  0%.  Selanjutnya  pada  penelitian  kedua  oleh  [2] Studi  ini  menganalisis  perasaan  mitra  indonesia  tentang  pindah ke ibu kota nusantara. Pelajaran ini. menggunakan Naive Bayes (NB)  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Hasil  penyelidikan. menunjukkan  bahwa  performa  analisis  metode  Naive  Bayes adalah  82,27%  akurasi,  precision  86,36%,  dan  recall  76,93%. Kinerja  metode  KNN  juga  menunjukkan  akurasi  88,12%, precision 93,%98,  dan  recall  81,53%.Berdasarkan hasil  analisa. berikut,  proses  analisa  yang  menggunakan  metode  KKN  lebih baik  daripada  metode  NB  untuk  mengukur  perasaan  tentang pindah ke ibu kota nusantara..Berdasarkan hasil analisa berikut, proses  analisis  yang  menggunakan  metode  KKN  lebih  baik daripada  metode  NB  untuk  mengukur  perasaan  tentang pemindahan  Ibu  Kota  Nusantara. Pada  peneliti  terdahulu selanjutnya oleh [1], pada penelitian ini menggunakan Beberapa opini  masyarakat  dari  Twitter  dijadikan  data  survei  untuk menganalisis  opini  masyarakat  mengenai  perpindahan  ke  ibu kota.  Metode  Naive  Bayes  digunakan  dalam  penelitian  ini. Analisis yang digunakan melalui dua langkah validasi yaitu split data dan validasi 10.000 kali lipat. Nilai akurasi data slice sebesar 100% dan gain 10.000 cross iterasi sebesar 90,84%.

## 3. METODOLOGI
Untuk  memudahkan  pelaksanaan  penelitian,  maka  dibuatlah kerangka  tahapan  penelitian  agar  penelitian  dapat  dilakukan secara  berurutan  sehingga  lebih  efisien  dan  produktif  seiring berjalannya penelitian.Kerangka alur analisis bisa di ketahui dari Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Analis

## 3.1. Pengumpulan data
Kegiatan  ini  merupakan  langkah  awal  dalam  melakukan penelitian  atau  analisis  data  untuk  memperoleh  informasi  yang relevan.  Pengumpulan  data  merupakan  langkah  penting  dalam siklus  penelitian  dan  seringkali  memerlukan  perencanaan  yang matang untuk menjamin kualitas data yang diperoleh. Dalam hal ini,kami
mengambil dataset dari situs https://github.com/syenirasheila/Sentiment-Analysis-IKN-
Using-SVM-QE/tree/main/Dataset.

## 3.2. Pre-Processing
Langkah preprocess yaitu langkah pembersihan data. Data github yaitu data yang diambil tetapi bentuknya tidak teratur. Langkah pre-processing pada penelitian ini yaitu, cleansing, case f 0 lding, tokenizing,  stopwords,  stemming,  dan  normalisasi  [23]. Kerangka langkah preprocess dapat diketahui pada Gambar 2.
Gambar 2. Langkah pre-pr 0 cessing

## 3.3. Pembobotan TF-IDF
Langkah pembobotan TF-IDF yaitu  mekanisme yang mengganti data teks membentuk data numerik untuk menghitung jenis setiap kata  atau  fitur[24].  Untuk  simulasi  Pembobotan  TF-IDF  adalah seperti berikut:
Gambar 3. Pembobotan TF-IDF Dari gambar 3, Kode di atas dimaksudkan untuk mengubah teks menjadi  representasi  TF-IDF  dan  melakukan  transformasi  pada data latih dan data uji yang akan diuji. Berikut adalah penjelasan dari setiap bagian kode tersebut:
1. Tfidf_vect  =  TfidfVectorizer(): Objek TfidfVectorizer diinisialisasi  tanpa  pengaturan  khusus,  sehingga menggunakan pengaturan default.
2. Tfidf_vect.fit(final['NORMALISASI']): Pada  langkah ini, objek TfidfVectorizer mempelajari kamus kosakata dari  seluruh  teks  yang  terdapat  dalam  kolom 'NORMALISASI'  dari  dataframe  final.  Ini  berarti bahwa  model  TF-IDF  akan  membangun  kamus kosakata  berdasarkan  kata-kata  yang  muncul  dalam kolom 'NORMALISASI'.
3. Train_X_Tfidf = Tfidf_vect.transform(Train_X):
Selanjutnya,  kita  menggunakan  metode  transform() untuk  mengonversi  teks  dalam Train_X menjadi representasi TF-IDF. Hasilnya adalah matriks TF-IDF yang mewakili data pelatihan.
4. Test_X_Tfidf  =  Tfidf_vect.transform(Test_X): Pada kode  ke-4  ini  sama  seperti  kode  yang  ke-3,  kita menggunakan  metode  transform()  untuk  mengonversi teks  dalam  Test_X  menjadi  representasi  TF-IDF.  Ini memberikan  kita  matriks  TF-IDF  yang  mewakili data uji.
Menggunakan TF-IDF, teks diubah menjadi representasi digital yang sesuai untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin, memungkinkan kami melatih dan menguji model pada data teks.

## 3.4. Pemisahan Data Latih Dan Data Uji
Setelah diperoleh data, maka data tersebut untuk dipecah menjadi 2, data uji dan data latihan. [25]. Pada langkah analisis ini, banyak data uji 20% dan banyak data latih 80%. pada setiap datanya.

## 3.5. Klasifikasi SVM
Pada  klasifikasi  SVM  digunakan  algoritma  kernel  tunggal  agar mengetahui  poin  ketelitian  yang  di  hasilkan.  Sesudah melaksanakan  pemeriksaan  ketelitian,  pada  penjumlahan ketelitian  yang  dilaksanakan,  dihasilkan  yaitu  pola  akan meramalkan  dengan  ketelitian  yaitu  94%[23].  keputusan  bisa diketahui pada gambar 4.
Gambar 4. Akurat SVM

## 3.6. Klasifikasi Naïve bayes
Pada  klasifikasi  NB  digunakan  kegunaan  MultinomialNB. MultinomialNB    dipakai  untuk  mengklasifikasi  NB  dan  bisa mengatur  data  dalam  bentuk  teks.  Sesudah  melaksanakan  uji presisi  [23],  berlandaskan  penjumlahan  ketelitian  yang dilaksanakan,  dihasilkan  bahwa  pola  akan  meramalkan  dengan ketelitian yaitu 91%. keputusan bisa diketahui pada gambar 5.

## Gambar 5. Akurat NB

## 3.7. Evaluasi Confusion Matrics
Confusion  matrics  yaitu  alat  pengukuran  dalam  bentuk  matrics yang  dipakai  untuk  memperoleh  tingkat  keakuratan  klasifikasi kelas-kelas berdasarkan algoritma yang digunakan[26]. Kesimpulan  perbandingan  dapat  di  hasilkan  dari  kedua  metode dapat diketahui pada gambar dibawah ini.
Gambar 6. Confusion matrics Naïve bayes
Gambar 7. Confusion matics SVM
Gambar 8. Hasil nilai evaluasi naïve bayes

## Gambar 9. Hasil nilai evaluasi SVM

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Sentiment Positive
Data  sentiment  positive  yang  didapatkan  dari  pelabelan diklasifikasikan  ke  dalam  golongan  positive  dengan  memakai pengkajian  sentiment.  Data  sentiment  positive  berlandaskan jumlah  kata  yang  sering  di  dataset.  Di  bawah  ini  hasil  dari memvisualisasikan sentimen positif [27].
Gambar 10. Hasil sentiment positif Berikut beberapa contoh kalimat dari sentiment positif:
1. IKN akan jadi representasi bangsa yang unggul
2. IKN memberikan dampak positif
3. Mari kita dukung pembangunan IKN

## 4.2. Sentiment Negative
Data sentiment negative yang didapatkan dari pelabelan diimpor ke  golongan  negative  memakai  pengkajian  sentiment.  Data sentiment  negative  ditentukan  berlandaskan  jumlah  kata  yang sering di dataset.  Dibawah ini visualisasi sentimen negatif [28].
Gambar 11. Hasil sentiment negatif Berikut beberapa contoh kalimat dari sentiment negatif:
1. IKN lebih penting dari entaskan kemiskinan
2. Investor ragu tanam modal
3. IKN proyek gagal
4.3. Diagram Batang Diagram batang dipakai untuk membandingkan
respons/komentar  dengan  frasa  sentiment  positive  dan  negative [29].  Keputusan  perbedaan  balasan  atau  komentar  di  Twitter untuk  frase  sentiment  positive  sebanyak  1.451  dan  frase sentiment negative sebanyak 679.
Gambar 12. Diagram Bar

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pengujian  ini  menyoroti  pentingnya  analisis  sentiment  opini kepada  Ibukota  Nusantara  melalui  pendekatan  dua  teknik klasifikasi  Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  (SVM). Berlandaskan  keputusan  pengujian,  dapat  diambil  keputusan sebagai berikut:
1. Penting nya analisis sentiment : Analisis sentimen opini terhadap Ibukota Nusantara di media  sosial,  khususnya  Twitter,  memiliki  relevansi signifikan dalam memahami pandangan publik terkait dengan  aspek-aspek  tertentu  dari  ibu  kota.  Ini membuktikan bahwa pemahaman sentimen masyarakat dapat memberikan wawasan berharga untuk perbaikan dan pengembangan.
2. Evektifitas metode klasifikasi : Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  SVM secara konsisten memberikan tingkat akurasi sentimen analisis  yang  lebih  tinggi  (94%)  dibedakan  dengan Naïve  Bayes  (91%).  Ini  menandakan  bahwa  SVM dapat  menjadi  pilihan  yang  lebih  efektif  untuk mengukur sentimen terhadap Ibukota Nusantara dalam konteks penelitian ini.
3. Relevansi penggunaan teknologi : Implementasi  metode  klasifikasi  dalam  analisis sentimen,  terutama  SVM,  menunjukkan  relevansi teknologi  dalam  menyusun  pemahaman  yang  lebih mendalam terhadap opini publik. Ini memberikan bukti bahwa  teknologi  dapat  berkontribusi  secara  positif dalam merespons dan memahami kebutuhan
masyarakat terkait dengan ibu kota negara.

## SARAN
1. Penelitian  selanjutnya  dapat  mempertimbangkan menggali  sumberinformation  yang  lebih  luas untuk  meningkatkan  generalisabilitas  temuan Melibatkan  berbagai  stage  media  sosial  atau sumber  information  lainnya  dapat  memberikan gambaran yang lebih komprehensif.
2. Penelitian  mendatang  dapat  mengeksplorasi metode  klasifikasi  lainnya  untuk  memastikan bahwa pemilihan show terbaik telah dieksplorasi. Pendekatan  seperti  profound  learning  atau  outfit learning  dapat  menjadi  fokus  pengembangan berikutnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada STMIK  Amik  Riau,  para  responden  dan  seluruh  pihak  yang mendukung  penelitian  ini.  Terima  kasih  Bapak  Rahmaddeni M.Kom atas saran dan kontribusinya. Semua kontribusi tersebut sangat  berarti  dalam  melaksanakan  pengujian  ini.  Terima  kasih atas kerja sama dan dukungan Anda yang luar biasa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Teknika,  R.  K.  Septiani,  S.  Anggraeni,  and  S.  D. Saraswati,  “Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Ibu  Kota Nusantara  (IKN)  pada  Media  Sosial  Menggunakan Naive  Bayes,” Teknika ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  245–254, 2022.
[2] Syahril  Dwi  Prasetyo,  Shofa  Shofiah  Hilabi,  and  Fitri Nurapriani,  “Analisis  Sentimen  Relokasi  Ibukota Nusantara  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan KNN,” J.  KomtekInfo ,  vol.  10,  pp.  1–7,  2023,  doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[3] A.  Kartino,  M.  Khairul  Anam,  Rahmaddeni,  and Junadhi,  “Analisis  Akun  Twitter  Berpengaruh  terkait Covid-19  menggunakan  Social  Network  Analysis,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5, no. 4, pp. 697–704, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3160.
[4] A.  F.  Rahman,  “Klasifikasi  Tweet  di  Twitter  dengan Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” J.  Sistim Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  4,  pp.  64–69,  2022,  doi: 10.37034/jsisfotek.v4i2.125.
[5] A.  C.  Khotimah  and  E.  Utami,  “Comparison  Naive Bayes  Classifier,  K-Nearest  Neighbor,  and  Support Vector  Machine  in  the  classification  of  individual  on twitter account,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 3, pp. 673– 680, 2022.
[6] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika J. , vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[7] A.  P.  Natasuwarna,  “Analisis  Sentimen  Keputusan Pemindahan  Ibukota  Negara  Menggunakan  Klasifikasi Naive Bayes,” Sensitif (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , pp. 47–53, 2019.
[8] Yuyun,  Nurul  Hidayah,  and  Supriadi  Sahibu, “Algoritma Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Sentimen  Pemerintah  Terhadap  Penanganan  Covid-19
Menggunakan Data Twitter,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 820–826, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3146.
[9] M.  E.  Lasulika,  “Komparasi  Naïve  Bayes,  Support Vector  Machine  Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk Mengetahui Akurasi Tertinggi Pada Prediksi Kelancaran Pembayaran Tv Kabel,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol. 11, no.  1,  pp.
11–16, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i1.408.11-16.
[10] Rayuwati, Husna Gemasih, and Irma Nizar,
“IMPLEMENTASI  AlGORITMA  NAIVE  BAYES UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENYEBARAN COVID,” Jural Ris. Rumpun Ilmu Tek. , vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[11] A.  Nugroho  and  Y.  Religia,  “Analisis  Optimasi Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes  menggunakan Genetic Algorithm dan Bagging,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 504–510, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3067.
[12] D.  Oktavia,  Y.  R.  Ramadahan,  and  M.  Minarto, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Penerapan  Sistem  E- Tilang  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” KLIK Kaji.
Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  407–417, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1040.
[13] Y. X. Chu, X. G. Liu, and C. H. Gao, “Multiscale models on  time  series  of  silicon  content  in  blast  furnace  hot metal  based  on  Hilbert-Huang  transform,” Proc.  2011 Chinese Control Decis. Conf. CCDC 2011 , pp. 842–847, 2011, doi: 10.1109/CCDC.2011.5968300.
[14] I.  M.  D.  P.  Asana  and  N.  P.  D.  T.  Yanti,  “Sistem Klasifikasi  Pengajuan  Kredit  Dengan  Metode  Support Vector  Machine  (SVM)  I  Made  Dwi  Putra  Asana,” J.
Sist. Cerdas , vol. 6, no. 2, pp. 123–133, 2023.
[15] D.  Septhya et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  Decision Tree  dan  Support  Vector  Machine  untuk  Klasifikasi Penyakit  Kanker  Paru,” MALCOM  Indones.  J.  Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 15–19, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i1.591.
[16] S. Y. Pangestu, Y. Astuti, and L. D. Farida, “Algoritma Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Sikap Politik Terhadap  Partai  Politik  Indonesia,” J.  Mantik  Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 236–241, 2019.
[17] H.  Apriyani  and  K.  Kurniati,  “Perbandingan  Metode Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine  Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus,” J. Inf. Technol. Ampera ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  133–143,  2020,  doi: 10.51519/journalita.volume1.isssue3.year2020.page133 -143.
[18] W.  B.  Zulfikar  and  N.  Lukman,  “Perbandingan  Naive Bayes  Classifier  Dengan  Nearest  Neighbor  Untuk Identifikasi  Penyakit  Mata,” J.  Online  Inform. ,  vol.  1, no. 2, pp. 82–86, 2016, doi: 10.15575/join.v1i2.33.
[19] H.  F.  Putro,  R.  T.  Vulandari,  and  W.  L.  Y.  Saptomo, “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Pelanggan,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  8,  no.  2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[20] Styawati,  Andi  Nurkholis,  Zaenal  Abidin,  and  Heni Sulistiani,  “Optimasi  Parameter  Support  Vector Machine  Berbasis  Algoritma  Firefly  Pada  Data  Opini Film,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 5, pp. 904–910, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3380.
[21] H.  Dhery,  A.  Assyam,  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis Sentimen  Twitter  Terhadap  Perpindahan  Ibu  Kota Negara Ke IKN Nusantara Menggunakan Orange Data Mining,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 341–349, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.957.
[22] R. Slamet, W. Gata, A. Novtariany, K. Hilyati, and F. A. Jariyah,  “Analisis  Sentimen  Twitter  Terhadap Penggunaan  Artis  Korea  Selatan  Sebagai  Brand
Ambassador Produk Kecantikan Lokal,” INTECOMS J.
Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  145–153, 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3933.
[23] Rina  Noviana  and  Isram  Rasal,  “Penerapan  Algoritma Naive  Bayes  Dan  Svm  Untuk  Analisis  Sentimen  Boy Band Bts Pada Media Sosial Twitter,” J. Tek. dan Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 51–60, 2023, doi: 10.56127/jts.v2i2.791.
[24] J.  A.  Septian,  T.  M.  Fachrudin,  and  A.  Nugroho, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap Polemik  Persepakbolaan  Indonesia  Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor,” J. Intell. Syst.  Comput. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  43–49,  2019,  doi: 10.52985/insyst.v1i1.36.
[25] R. Kosasih, “Penggunaan Metode Linear Discriminant
Analysis Untuk Pengenalan Wajah Dengan Membandingkan Banyaknya Data Latih,” J. Ilm. Teknol. dan  Rekayasa ,  vol.  26,  no.  1,  pp.  25–34,  2021,  doi: 10.35760/tr.2021.v26i1.3520.
[26] L. Qadrini, A. Sepperwali, and A. Aina, “Decision Tree Dan  Adaboost  Pada  Klasifikasi  Penerima  Program Bantuan  Sosial,” J.  Inov.  Penelit. ,  vol.  2,  no.  7,  pp. 1959–1966, 2021.
[27] W.  Yulita,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini Masyarakat  Tentang  Vaksin  Covid-19  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,” J.  Data  Min.  dan Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  1,  2021,  doi: 10.33365/jdmsi.v2i2.1344.
[28] S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac  Pada  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 163–170, 2021.
[29] P.  Della  Fitriani,  D.  Indrawati,  and  A.  Amie,  “Upaya Meningkatkan  Hasil  Belajar  Matematika  Materi Diagram Batang melalui Model Pembelajaran Problem Based Learning pada Siswa Kelas IV SDN Sidodadi II No 579,” J. Educ. , vol. 6, no. 1, pp. 985–992, 2023, doi: 10.31004/joe.v6i1.3033.

## BIODATA PENULIS
Acuan Supian Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Amik Riau. Bagus Tri Revaldo Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Amik Riau. Nanda Marhadi Mahasiswa Program
Studi Teknik Informatika, STMIK Amik Riau.

## Lusiana Efrizoni
Dosen  Program  Studi  Teknik  Informatika, STMIK  Amik  Riau,  dan  Dosen  Pengampu Mata Kuliah Data Science.

## Rahmaddeni
Dosen  Program  Studi  Teknik  Informatika, STMIK  Amik  Riau,  dan  Dosen  Pengampu Mata Kuliah Machine Learning.