## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 739-746 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5210

## Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Terhadap Calon Presiden RI Tahun 2024 Menggunakan Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Muhammad Makmun Effendi, Ahmad Turmudi Zy * , Asep Arwan
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Kabupaten Bekasi, Indonesia Jl. Inspeksi Kalimalang No.9,Cibatu, Rumbai, Kabupaten Bekasi, Jawa Barat, Indonesia Email: 1 effendiyan@pelitabangsa.ac.id, 2,* turmudi@pelitabangsa.ac.id, 3 aseparwan@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: turmudi@pelitabangsa.ac.id Submitted: 22/05/2024; Accepted: 31/05/2024; Published: 31/05/2024
Abstrak −Kemajuan media sosial saat ini sudah banyak dirasakan oleh masyarakat Indonesia saat ini, salah satu media sosial yang  sering  digunakan  adalah  Twitter  yang  merupakan  media  posting  penyampaian  informasi.  Saat  ini posting yang  viral adalah pemilihan Calon Presiden (capres) Republik Indonesia yang akan dilaksanakan tahun 2024, seiring hal tersebut maka dari  Komisi  Pemilihan  Umum  (KPU)  menyelenggarakan  debat    capres  yang  diselenggarakan  diberbagai  media  televisi  di Indonesia dan dari hasil debat tersebut masyarakat Indonesia biasanya  memberikan opini ataupun komentar terhadap debat tersebut dari sisi positif dan negatif terhadap calon presiden yang tampil saat itu yaitu Anis,  Prabowo dan Ganjar Pranowo. Untuk  mengetahui  hasil  sentimen  terhadap  capres  tersebut  maka  peneliti  melakukan  analisis    dengan  menggunakan klasifikasi  tweet  yang  berisi  sentimen  masyarakat  terhadap  pencalonan  presiden  2024  yaitu  Anis,  Prabowo  dan  Ganjar dengan  metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Naive  Bayes  Classification(NBC). dataset  anies baswedan  61,35%  pengguna twitter berkomentar  negatif  dan  39,65%  pengguna  twitter  berkomentar  positif,  dataset  Ganjar Pranowo  59,12%  pengguna  twitter  berkomentar  negatif  dan  41,88%  pengguna twitter berkomentar  positif,  dataset  Ganjar Prabowo  Subianto  49,25%  pengguna twitter berkomentar  negatif  dan  51,75%  pengguna twitter berkomentar  positif. Perbandingan  hasil  dari  ketiga  kandidat  calon  presiden,  nilai  akurasi  anies  baswedan  lebih  kecil  dari  pada  kedua  kandidat lainnya  karena  komentar  negatif  dari  anies  baswedan  lebih  banyak  daripada  kedua  kandidat  lainnya.  Anies  baswedan mendapatkan  nilai akurasi 67,23%,  prabowo  subianto  83,42%  dan  ganjar  pranowo  sebesar  88,15%,  Banyaknya  data mempengaruhi hasil dari analisa sentimen, semakin banyak data akan semakin baik nilai akurasi yang didapat.
Kata Kunci: Twitter; Naive Bayes; Analisa Sentimen; KPU; Pemilihan Umum; Capres
Abstract −The progress of social media is currently being felt by many Indonesian  people, one of the social media that  is often  used  is  Twitter,  which  is  a  media  for  posting  information.  Currently  the  viral  post  is  the  election  of  Presidential Candidates  (capres)  of  the  Republic  of  Indonesia  which  will  be  held  in  2024,  in  line  with  this,  the  General  Election Commission  (KPU)  is holding  a presidential  candidate  debate  which  will  be held on  various television  media  in  Indonesia and from the results of this debate the Indonesian people usually give opinions or comments on the debate from the positive and negative sides of the presidential candidates who appeared at that time, namely Anis, Prabowo and Ganjar Pranowo. To find  out  the  results  of  sentiment  towards  the  presidential  candidates,  the  researchers  carried  out  an  analysis  using  a classification  of  tweets  containing  public  sentiment  towards  the  2024  presidential  candidacy,  namely  Anis,  Prabowo  and Ganjar  with  the  classification  method  used  in  this  research  is  Naive  Bayes  Classification  (NBC).  Anies  Baswedan  dataset 61.35%  of  Twitter  users  have  negative  comments  and  39.65%  of  Twitter  users  have  positive  comments,  Ganjar  Pranowo dataset  59.12%  of  Twitter  users  have  negative  comments  and  41.88%  of  Twitter  users  have  positive  comments,  Ganjar Prabowo Subianto dataset 49.25% Twitter users commented negatively and 51.75% of Twitter users commented positively. Comparing  the  results  of  the  three  presidential  candidates,  Anies  Baswedan's  accuracy  value  is  smaller  than  the  other  two candidates  because  Anies  Baswedan  has  more  negative  comments  than  the  other  two  candidates.  Anies  Baswedan  got  an accuracy value of 67.23%, Prabowo Subianto 83.42% and Ganjar Pranowo 88.15%. The amount of data affects the results of sentiment analysis, the more data the better the accuracy value obtained.
Keywords : Twitter; Naive Bayes; Sentiment Analysis; KPU; General Election; Presidential Candidate

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu  negara yang menganut sistem demokrasi. Hal ini ditandai dengan diadakannya suatu pemilihan umum terhadap presiden dan  wakil presiden setiap 5 tahun sekali secara periodik. Pemilu atau singkatan  dari  Pemilihan  Umum  yang  merupa  proses  demokratis  untuk  memilih  wakil  rakyat  atau  pejabat pemerintahan secara langsung oleh warga negara suatu negara.Pemilihan Umum merupakan mekanisme penting dalam sistem demokrasi modern yang memungkinkan rakyat untuk berpartisipasi dalam menentukan pemimpin dan  kebijakan  negara.  Seorang  tokoh  politik  yang  ingin  maju  sebagai  calon  presiden  tentu  akan  melihat  atau mempertimbangkan  popularitas  mereka  berdasarkan  opini  dari  masyarakat.  Pada  tahun  2024  Indonesia  akan mengadakan    pemilihan  presiden,  supaya  masyarakat  Indonesia  dapat  mempertimbangkan  pilihannya  sebelum diselenggarakan Pemilihan Umum( Pemilu)  maka  penyelenggara pemilu yaitu Komisi Pemilihan Umum (KPU) mengadakan  acara  Debat  Presiden  di  televisi  nasional,  untuk  mengetahui  sentimen  positif  maupun  negatif terhadap  calon  presiden  dari  masyarakat  maka  salah  satu  media  sosial  yang  saat  ini  banyak  digunakan masyarakat untuk menyampaikan opininya melalui  Twitter [1].
Seorang tokoh politik yang ingin maju sebagai calon presiden tentu akan melihat atau mempertimbangkan popularitas mereka berdasarkan opini dari masyarakat. Pada tahun 2024 Indonesia akan mengadakan   pemilihan presiden,  supaya  masyarakat  Indonesia  dapat  mempertimbangkan  pilihannya  sebelum  diselenggarakan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 739-746 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5210
Pemilihan  Umum(  Pemilu)    maka    penyelenggara  pemilu  yaitu  Komisi  Pemilihan  Umum  (KPU)  mengadakan acara  Debat  Presiden  di  televisi  nasional,  untuk  mengetahui  sentimen  positif  maupun  negatif  terhadap  calon presiden  dari  masyarakat  maka  salah  satu  media  sosial  yang  saat  ini  banyak  digunakan  masyarakat  untuk menyampaikan opininya melalui  Twitter
Pemilu  di  Indonesia  dilakukan  secara  serentak  diseluruh  provinsi  yang  ada  di  Indonesia  sehingga partisipasi  masyarakat  harus  meningkat,  dan  jangan  lagi  ada  kotak  suara  yang  kosong  ataupun  tidak  hadir, menurut  peneliti  sebelumnya  melakukan  penelitian  untuk  meningkatkan  partisipasi  Pemilu  2024    dengan menggunakan  pendekatan Stakeholder  Mapping  Analysis sebagai  langkah  strategi  untuk  meningkatkan partisipasi  politik  masyarakat  dalam  Pemilu  2024.  Beberapa  rekomendasi  antara  lain,  KPU  mensosialisasikan Pemilu  2024  dengan  metode  dan  media  sosial  yang  sering  digunakan  masyarakat  agar  muncul  kesadaran berpartisipasi pemilu pada masyarakat [2].
Banyaknya opini publik warganet Indonesia terkait bakal calon presiden Indonesia 2024 di media sosial Twitter  sulit  dianalisis.  Penentuan  klasifikasi  oleh  manusia  membutuhkan  tenaga  ahli  dan  waktu  lama.  Oleh karena  itu,  diperlukan  sistem  visualisasi  klasifikasi  opini  publik  secara  real-time  [3].  Pengguna  di  Indonesia masih cukup tinggi, mencapai 24 juta pengguna. Dalam peringkat dunia, Indonesia menempati peringkat kelima pengguna  Twitter,  Dilansir  dari  Twitter  The  World  Ranking  @worldranking_,  peringkat  pertama  ditempati oleh Amerika  Serikat  dengan  95,4 juta.  "Pengguna  Twitter,"  katanya,  dikutip  Selasa  (30/5/2023)    terbanyak  di dunia.
Calon Presiden Tahun 2024 di Indonesia adalah Anis Bawesdan dengan nomor urut 1 , Prabowo Subianto dengan nomor urut 2  sedangkan Ganjar Pranowo dengan nomor urut 3. Twitter merupakan wadah masyarakat menyampaikan opini tersebut oleh sebab itu maka salah satu metode untuk mengetahui sentimen positif maupun negatif tiap calon presiden maka salah satu metode yang digunakan adalah algoritma Naïve bayes. Naïve bayes merupakan  salah  satu  algoritma  algoritma  dengan  teknik  klasifikasi  yang  mencari  nilai  probabilitas  tertinggi menerapkan  teorema  bayes,  algoritma  ini  memiliki  kelebihan  yaitu  kesederhanaan  dalam  komputasi  untuk menangani data dengan jumlah yang besar. penelitian ini untuk mengklasifikasikan text bahwa data tweet masuk kedalam  kategori  sentimen  positif  atau  negatif  sehingga  dapat  mengetahui  nilai  accuracy,  precision,  dan  recall [4].
Analisis  sentimen  sangat  diperlukan  sekali    dalam  memonitoring  media  sosial.  Terlebih  lagi  dalam memonitor  sentimen  masyarakat  mengenai  pilpres  2024.  Di  media  sosial,  analisis  sentimen  sangat  berguna supaya mendapatkan gambaran umum dari suatu opini yang berasal dari masyaarakat. Pemilihan presiden 2024 akan  dilaksanakan  pada  tanggal  14  Februari  ,  namun  sampai  penelitian  ini  dibuat    sudah  banyak  sekali bermacam-macam sentimen dari masyarakat baik itu sentimen positif maupun negatif untuk para calon presiden Indonesia. Tetapi bagi masyarakat yang umum terhadap politik maupun yang tidak mengikuti perkembangan di media  sosial,  mereka  masih  belum  menemukan  pilihan  presiden  yang  tepat  di  hati  untuk  memimpin  negara Indonesia, sehingga diperlukan analysis ini untuk membantu masyarakat dalam menentukan pilihannya.
Untuk  menentukan  masa  depan  suatu  bangsa  maka  Pemilu  merupakan  salah  satu  alat  yang  digunakan untuk  memilih  Calon  Kepala  pemerintahan  dan  negara  dan  juga  wakil  rakyat  yang  duduk  menjadi  anggota legislatif. Diharapkan juga peran aktif dari masyarakat untuk ikut serta dalam proses pemilu ini karena hak setiap warga negara adalah memilih dan dipilih dalam Pemilu yang dilaksanakan tiap 5 tahun sekali di Indonesia.
Peneliti  sebelumnya  melalui    proses  analisis  sentimen  Terhadap  Pilpres  2024  Berdasarkan  Opini  Dari Twitter  Menggunakan  Naïve  Bayes  memiliki  nilai  accuracy  96.63%.,  precision  94.30%,  dan  recall  98.90% sedangkan      jumlah  sentimen  positif  sebanyak  1004  text  dan  untuk  sentimen  negatif  sebanyak  1102  text  [5]. Peneliti  selanjutnya  menghasilkan  Analisis  sentimen  calon  presiden  Indonesia  2019  dari  media  sosial  twitter menggunakan  metode  Naive  Bayes  mendapatkan  nilai  akurasi  yaitu  64,6%  untuk  paslon  01,  dan  58%  untuk paslon 02 pada pengujian 3 kelas. Sedangkan pengujian 2 kelas 77,7% untuk paslon 01 dan 84% untuk paslon 02 [6].Penelitian yang lainnya dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan data ke  dalam  kategori  yang  tepat,  dimana  data  akan  dibagi  menjadi  tiga  sentimen  yaitu  positif,  negatif  dan  netral. Dan Bag of Words digunakan sebagai metode untuk ekstraksi fitur. Hasil dari proses klasifikasi lebih dominan label positif dengan data yang digunakan sebanyak 300 data dengan rasio pembagian data 70% (210 data) untuk data latih dan 30% (90 data)  buat data uji. Lalu dilakukan pengujian sehingga menghasilkan accuracy 75.56%, precision  75.56%  dan  recall  100.00%  untuk  calon  presiden  Ganjar  Pranowo  [7].  Untuk  Penelitian  selanjutnya menghasilkan Algoritma naïve bayes classifier dapat digunakan untuk klasifikasi sentiment berbahasa Indonesia menjadi 3 kategori yaitu sentiment positif, negative, dan netral. Dalam melakukan pengujian menggunakan 2000 tweet  dapat  dilihat  pada  hasil  pengujian  sistem  didapatkan  hasil  akurasi  95,71%,  precision  97,99%,  recall 96,29% dan nilai F-1 97,01% [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kualitatif,  metode  kualitatif  merupakan  memiliki  sifat  deskriptif  dan cenderung menggunakan analisis pendekatan induktif sehingga proses dan makna berdasarkan perspektif subyek

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 739-746 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5210
lebih ditonjolkan dalam penelitian kualitatif ini [9]. Metode kualitatif digunakan dalam hal ini untuk  mengolah data  yang  berasal  dari  twitter  yang  diposting  masyarakat  melalui  media  sosia  Twitter  mengenai  Pilpres  tahun 2024. Data yang digunakan dari Twitter 1200 dataset selama bulan Januari 2024. Untuk tahapan penelitian yang digunakan terlihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan pada Gambar 1.
a. Pengumpulan  data  yakni  dengan  istilah Crawling data  Twitter  adalah  pemanfaatan  program  bot  internet untuk  menelusuri  alamat  di  World  Wide  Web,  dapat  dilakukan  pengindeksan  dan  untuk  menyimpan  data penting  sesuai  dengan  tujuan  bot  dibuat  dengan  menggunakan  sumber  data  Twitter  Januari  2024[10]. Kemudian data tersebut diberikan labeling sentimen positif dan negatif.
b. Preprocessing merupakan  kegiatan untuk  melakukan pembersihan data sehingga  menghasilkan data  bersih yang meliputi casefolding, filtering, tokenisasi, slang replacement dan stopwordremoval.
c. Feature  Selection method  merupakan  salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan  dalam  melakukan  reduksi fitur. Metode ini banyak digunakan sebagai metode tambahan dalam melakukan klasifikasi sehingga mampu meningkatkan nilai feature sebelum dilatih (train) dengan algoritma klasifikasi seperti Naïve Bayes [11].
d. Cross Validation merupakan uatu metode untuk membagi data ke dalam beberapa bagian (fold) sebanyak k untuk menentukan data training, dan data testing [12].
e. Evaluasi hasil yang didapatkan dari metode Cross Validation

## 2.2 Metode Pengumpulan dan pengolahan Data
Pengumpulan  data  atau Crawling data  Twitter  didapatkan  dari  hasil  penelusuruan  alamat  World  Wide  Web dengan menggunakan sumber data dari media sosial Twitter  dengan query “Anies Baswedan, Ganjar Pranomo, Prabowo”, jenis hasil “ recent or popular ”, batas “19000”, dan Bahasa “id” untuk masing masing calon presiden. proses akan selesai ketika crawling data yang diambil dari database Twitter mencapai limit yang telah ditetapkan [13]. Setelah itu data dilakukan cleansing. Cleasing merupakan cara untuk untuk menghilangkan karakter khusus (simbol), retweet (RT), username dan link yang  ada  pada  dataset.  Proses cleansing dilakukan  dengan menggunakan operator replace pada RapidMiner dengan memasukan kata yang ingin di replace (replace what)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 739-746 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5210
dan  mengkosongkan  kata  pengganti (replace  by) [14] .  Kemudian  melakukan  removal  duplicat  data  yang merupakan  menghapus  data  yang  tidak    penting[15],  kemudian  melakukan  seleksi  data,  normalisasi  dan labelisasi  yang  merupakan  proses  untuk  menandakan  respon tweet yang  ada  di  dalam  dataset  yang  dilakukan menggunakan python dengan  menggunakan library  transformers , pipeline ,  dan pandas ,  komentar  yang  ada didalam dataset dibagi menjadi dua yaitu koemntar positif, dan negatif [16].
Dari  pengumpulan  data  dari  Twitter  setelah  diberi  labeling  data  maka  didapatkan  data  sentimen  positif dan negatif  untuk ketiga kandidat calon presiden tersebut adalah
Tabel 1. Data Tweet Labeling Nama Capres 2024 Positif Negatif Anies Baswedan 1783 2771 Prabowo Subianto 3775 3576 Ganjar Pranowo 2614 3540
Kemudian data pada tabel 1 tersebut dilakukan tahapan pemisahan data dengan menggunakan operator split - data , yang bertujuan untuk memisahkan secara total data menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing.  Tahapan  pemisahan  data  dilakukan  karena  proses  klasifikasi  membutuhkan  data  training  dan  data testing. Setelah melalui beberapa tahapan seleksi data, data tweet yang berisi opini publik dibagi menjadi dua bagian, 70% sebagai data training dan 30% sebagai data testing.
Setelah  mendapatkan  labeling  data  tweet  maka  masing  masing  calon  presiden  dan  wakil  presiden terhadap  penilain  positif  dan  negatif  para  netizen  maka  setelah  itu  dilakukan  proses  pengolahan  data  untuk masing  masing  data  training  dan  data  testing  diklasifikasikan  pada  opini  setelah  diberikan  labeling  sentimen positif dan sentimen negatif, maka menghasilan data training sebanyak 3188  dan data testing sebanyak 1366 menghasilkan data positif dan data negatif, adapun data datanya dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Training dan Data Testing
Training  Testing Training Testing Positif  Negatif  Positif  Negatif 3188 1366 776 1940 535 831 5145 2205 1029 2960 1869 1268 4308 1846 862 2095 2286 898
Setelah  itu  melakukan  proses text  processing, Text  preprocessing  merupakan  proses  untuk menghilangkan kata kata yang tidak diperlukan  [17]. Preprocessing memiliki beberapa tahapan yaitu: tokenized , transform cases , filter tokens , filter stopword , dan stemming [18] . Setelah itu  melakukan  evaluasi terhadap data yang  dikumpulkan  dan  di  olah  [19].  Particle  Swarm  Optimization  merupakan  salah  satu  teknik  optimasi  yang sangat sederhana untuk memodifikasi beberapa parameter serta digunakan untuk memecahkan masalah optimasi pada feature selection[20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  dengan  metode  algoritma  Naive  Bayes  dan  pemilihan  fungsi  “Particle  Swarm  Optimization” untuk  tahap  training  maupun  testing  dilakukan  pengujian  sebanyak  tiga  kali  terhadap    dataset  calon  presiden untuk mengetahui hasil perbandingan akurasi, presisi dan recall masing-masing calon presiden.
(training) .

## 3.1 Proses Tahapan Pengujian
Pada tahap proses pengujian merupakan serangkaian tahapan untuk menguji data data yang terkait dengan calon presiden yang telah ditetapkan sehingga tidak terjadinya kesalahan atau tercampurnya data dari masing masing calon presiden tersebut. Proses pengujian dilakukan beberapa tahapan:
1. Pada proses pengujian pertama dilakukan pengujian terhadap Anies Baswedan,
2. Pada proses pengujian kedua dilakukan pengujian terhadap Prabowo Subianto
3. Proses pengujian ketiga dilakukan pengujian terhadap Ganjar Pranowo.
Proses  pengujian  pertama,  kedua  dan  ketiga  dilakukan  dengan  menggunakan  Naive  Bayes  dan  Particle Swarm  Optimization.  Untuk  menghitung  hasil  akurasi,  presisi  maupun  recall  dengan  menggunakan  operator apply  model dan operator performance  yang  menunjukan    confusion  matrix  maka bisa dilihat pada   Gambar  2 yang merupakan  tahapan pengujian metode dan Gambar 3 adalah dokumen proses kemudian Gambar 4 adalah model  cross  validation  yang  terdiri  dari  dua  bagian  yang  terpisah  yaitu  bagian  pengujian (testing) dan  bagian pelatihan (training) dengan menggunakan Rapidminer Studio.
RapidMiner merupakan software yang berdiri sendiri untuk analisis data dan sebagai mesin data mining yang  dapat  diintegrasikan  pada  produknya  sendiri.  RapidMiner  ditulis  dengan  munggunakan  bahasa  java

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 739-746 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5210
sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi. RapidMiner menyediakan UI untuk mendesain pipa analisis, di mana akan menghasilkan file XML yang dapat menjelaskan proses analisis yang ingin diterapkan oleh pengguna ke  data.  RapidMiner  akan  membaca  file  ini  untuk  menjalankan  analisa  secara  otomatis.  RapidMiner menyediakan  tampilan  (UI)  yang  ramah  pengguna,  sehingga  memudahkan  pengguna  saat  menggunakannya. Tampilan  yang  terdapat  pada  RapidMiner  disebut  Perspective.  Terdapat  3 Perspective ,  yaitu Welcome Perspective, Design Perspective dan Result Perspective.
Gambar 2. Proses pengujian Naïve Bayes dan PSO
Gambar 2 ini menunjukkan langkah-langkah pengujian menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Particle Swarm  Optimization  (PSO).  Langkah-langkah  termasuk  pengumpulan  data,  preprocessing,  pemilihan  fitur, validasi silang, dan evaluasi hasil.

## Gambar 3. Proses Document from data
Gambar 3 ini Menunjukkan proses dokumen dari data yang dihasilkan. Serta Menunjukkan alur data dari pengumpulan hingga hasil akhir.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 739-746 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5210
Gambar  4  ini  menggambarkan  pemodelan  validasi  silang  untuk  algoritma  Naïve  Bayes  dan  PSO. Memisahkan data menjadi bagian pengujian dan pelatihan untuk mengevaluasi kinerja model.

## 3.1.1 Hasil Klasifikasi Opini Sentimen Positif dan Negatif
Data  yang  diperoleh  dari  data training yang  sebelumnnya  di  testing  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes  dan  PSO  maka  hasil  klasifikasi  opini  sentimen  positif  maupun  sentimen  negatif  masyarakat  Indonesia terhadap calon presiden RI pada tahun 2024 terlihat pada gambar 5 berikut:

## Gambar 5. Hasil klasifikasi Sentimen Masyarakat
Gambar  5  ini  menunjukkan  hasil  klasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif  masyarakat  terhadap  calon presiden.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  proporsi  sentimen  positif  dan  negatif  untuk  masing-masing  calon presiden berdasarkan data yang dikumpulkan dan diolah.

## 3.2 Hasil Analisis Opini Sentimen Masyarakat
Pengujian dilakukan dengan menggunakan teknik cross validation dengan nilai k=10. Di bawah ini adalah hasil dari confusion  matrix saat  menggunakan  metode Naïve  Bayes di  perangkat  lunak RapidMiner  Studio .  Pada penelitian  ini  dilakukan  pengujian  sebanyak  3  kali,  pengujian  pertama,  kedua  dan  ketiga  dilakukan  dengan menggunakan  metode  yang  sama  yaitu Naïve  Bayes dengan  pemilihan  fitur Particle  Swarm  Optimization .  Di bawah  ini  adalah  gambar  grafik  yang  membandingkan  hasil akurasi,  presisi, dan recall dari  3  dataset  yang berbeda dan berisikan dari rapidminer untuk metode pengujian.

## Gambar 6. Hasil Analisis Sentimen Masyarakat

## 3.3 Pembahasan
Penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  particle  swarm  optimization  pada  Naive  Bayes  untuk menganalisis  opini  masyarakat  umum    tentang  ketiga  calon  presiden  2024  pada  sosial  media  twitter mendapatkan  nilai accuracy,  precision,  dan recall. Untuk  Anies Baswedan    mendapatkan nilai Precison yang didapatkan    66,61%,  nilai accuracy yang  didapatkan  67,23%,  dan  nilai recall yang  didapatkan  64,55%.  Untuk Prabowo Subianto didapatkan  nilai Precison 84,36%, nilai accuracy yang didapatkan 83,42%, dan nilai recall
46%
63%
56% 54% 37% 44% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% Anis Ganjar Prabowo Hasil Klasifikasi Sentimen Masyarakat Positif Negatif 0 50 100 Precision Accuracy Recall 66,61 67,23
64,55 84,36 83,42 85,19 85,22
88,15 86,41
Hasil Klasifikasi dengan Algoritma Naive Bayes and PSO
Anis Prabowo Ganjar

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 739-746 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5210
yang  didapatkan  85,19%.  Sedangkan  Ganjar  Pranowo  didapatkan    nilai Precison 85,22%,  nilai accuracy yang didapatkan 88,15%, dan nilai recall yang didapatkan 86,41%.
Tabel 3. Data Hasil Opini Sentimen Masyakat Umum
Hasil Anies Baswedan  Prabowo Subianto  Ganjar Pranowo %Precision 66,61% 84,36% 85,22% %Accuracy 67,23% 83,42% 88,15% %Recall 64,55% 85,19% 86,41%
Tabel  3  ini  menampilkan  nilai  presisi,  akurasi,  dan  recall  untuk  masing-masing  calon  presiden  setelah analisis  sentimen  dilakukan.  Anies  Baswedan  dengan  perolehan  Presisi  66.61%,  Akurasi  67.23%  dan  Recall 64.55%. Prabowo Subianto dengan nilai Presisi 84.36%, Akurasi 83.42% dan Recall 85.19%. Sedangkan Ganjar Pranowo perolehan Presisi 85.22%, Akurasi 88.15% dan Recall 86.41%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  analisis  sentimen  dengan  menggunakan  algoritma naïve  bayes dan feature  selection  particle swarm  optimization dengan cross  validation k  =  10  dan  pelabelan  data  dengan  menggunakan method transformers memudahkan  pelabelan  otomatis  untuk  pelabelan  yang  memiliki  data  banyak  secara  cepat, sehiingga  dapat  diketahui  bahwa  dataset  anies  baswedan  61,35%  pengguna twitter berkomentar  negatif  dan 39,65%  pengguna  twitter  berkomentar  positif,  dataset  Ganjar  Pranowo  59,12%  pengguna  twitter  berkomentar negatif  dan  41,88%  pengguna twitter berkomentar  positif,  dataset  Ganjar  Prabowo  Subianto  49,25% pengguna twitter berkomentar  negatif  dan  51,75%  pengguna twitter berkomentar  positif.  Perbandingan  hasil  dari  ketiga kandidat  calon  presiden,  nilai  akurasi  anies  baswedan  lebih  kecil  dari  pada  kedua  kandidat  lainnya  karena komentar  negatif  dari  anies  baswedan  lebih  banyak  daripada  kedua  kandidat  lainnya.  Anies  baswedan mendapatkan nilai akurasi 67,23%, prabowo subianto 83,42% dan ganjar pranowo sebesar 88,15%, Banyaknya data mempengaruhi hasil dari analisa sentimen, semakin banyak data akan semakin baik nilai akurasi yang didapat.Peneliti berharap untuk penelitian selanjutnya bisa dilakukan oleh penelitian yang lainnya dengan metode  yang  berbeda  dan  membandingkan  beberapa  metode  agar  bisa  mendapatkan  data  yang  lebih  baik daripada peneliti lakukan saat ini

## REFERENCES
[1] A.  E.  Subiyanto,  “Pemilihan  Umum  Serentak  yang  Berintegritas  sebagai  Pembaruan  Demokrasi  Indonesia,” J. Konstitusi , vol. 17, no. 2, p. 355, 2020, doi: 10.31078/jk1726.
[2] D.  Iswanto  and  D.  B.  Pamungkas,  “Meningkatkan  Partisipasi  Pemilih  dalam  Pemilu  2024:  Pendekatan  Stakeholders Mapping Analysis,” J. Adhyasta Pemilu , vol. 6, no. 1, pp. 15–27, 2023.
[3] M.  Rizki,  M.  F.  Hidayattullah,  and  D.  Intan,  “Klasifikasi  Opini  Publik  di  Twitter  Terhadap  Bakal  Calon  Presiden Indonesia Tahun 2024 Menggunakan LSTM Secara Realtime Berbasis Website,” vol. 14, no. 02, pp. 286–294, 2024, doi: 10.35970/infotekmesin.v14i2.1908.
[4] R. S. Wahono, Data Mining Data mining , vol. 2, no. January 2013. 2023.
[5] T.  Rosyida,  H.  P.  Putro,  H.  Wahyono,  F.  Teknik,  and  U.  Krisnadwipayana,  “OPINI  DARI  TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN SVM,” vol. 26, no. 1, 2024.
[6] S. N. J. Fitriyyah, N. Safriadi, and E. E. Pratama, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  5,  no.  3,  p.  279,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i3.34368.
[7] F.  Salsabila  and  U.  Budiyanto,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Terkait  Pencalonan  Ganjar  Pranowo  Sebagai Calon Presiden 2024 Di Twitter,” Semin. Nas. Mhs. Fak. Teknol. Inf. , vol. 2, no. September 2023, pp. 1–10, 2023.
[8] D.  A.  Faroek,  M.  Yusuf,  and  G.  Syatauw,  “3261-Article  Text-11304-2-10-20231130,”  vol.  17,  no.  2,  pp.  216–226, 2024.
[9] d  n  Katresna  and    f  m  Dzikry,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Pada  Klasifikasi  Tweet  Untuk  Mengetahui Tingkat Kemalasan Siswa,” J. Siliwangi Seri Sains Dan … , vol. 6, no. 2, pp. 66–70, 2020.
[10]  L.  Lathifah,  E.  Handoyo,  and  Y.  A.  Adi  Soetrisno,  “Sistem  Crawling  Data  Instrumen  Akreditasi  Berbasis  Selenium Dan Pandas,” Transient J. Ilm. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 84–91, 2021, doi: 10.14710/transient.v10i1.84-91.
[11]  H. M. Lumbantobing, J. Sisingamangaraja, J. Sisingamangaraja, and J. Sisingamangaraja,  “Penerapan Metode Feature Selection pada Algoritma Naïve Bayes dalam Kasus Keyword Extraction,” pp. 6–8, 2020.
[12]  C. Journal, I. W. Saputro, B. W. Sari, P. Studi, I. Komputer, and J. Informatika, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa,” vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2019.
[13]  I. Pendahuluan, “Penerapan Algoritma Naive Bayes dan PSO pada Analisis Sentimen Kandidat Calon Presiden 2024,” vol. 7, pp. 1367–1380, 2024.
[14]  A.  P.  Nardilasari,  A.  L.  Hananto,  S.  S.  Hilabi,  T.  Tukino,  and  B.  Priyatna,  “Analisis  Sentimen  Calon  Presiden  2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 8, no. 1, p. 11, 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i1.4265.
[15]  R.  Q.  Rohmansa,  N.  Pratiwi,  and  M.  J.  Palepa,  “ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI DISCORD  MENGGUNAKAN  METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 739-746 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5210
Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 368–378, 2024.
[16]  M.  H.  Al-Areef  and  K.  Saputra  S,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Mengenai  Calon  Presiden  Indonesia  Tahun 2024 Menggunakan Algoritma LSTM,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 22, no. 2, p. 270, 2023, doi: 10.53513/jis.v22i2.8680.
[17]  A.  F.  Firdaus  and  W.  I.  Firdaus,  “Text  Mining  Dan  Pola  Algoritma  Dalam  Penyelesaian  Masalah  Informasi:(Sebuah Ulasan),” JUPITER J. Penelit. Ilmu dan Teknol. Komput. , vol. 13, no. 1, pp. 66–78, 2021.
[18]  Asyharudin et  al. ,  “Comparing  Algorithm  for  Sentiment  Analysis  in  Healthcare  and  Social  Security  Agency  (Bpjs Kesehatan),” Techno Nusa Mandiri  J. Comput. Inf. Technol. As an Accredit. J. Rank , vol. 19, no. 1, pp. 31–37, 2022.
[19]  H.  F.  Husniah,  T.  Arifin,  U.  Adhirajasa,  R.  Sanjaya,  U.  Adhirajasa,  and  R.  Sanjaya,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk,” vol. 14, no. 2, pp. 37–49, 2019.
[20]  R.  Aulianita  and  A.  Rifai,  “Optimasi  Particle  Swarm  Optimization  Pada  Naive  Bayes  Untuk  Sentiment  Analysis Furniture,” Inf. Manag. Educ. Prof. , vol. 3, no. 1, p. 78839513, 2018.