## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2019

## Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
Sitti Nurul Jannah Fitriyyah #1 , Novi Safriadi #2 , Enda Esyudha Pratama #3
# Jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof Dr H. Hadari Nawawi, Kota Pontianak, 78115
1 sittinurull@gmail.com
2 safriadi@informatics.untan.ac.id
3 endaesyudha@gmail.com
Abstrak —  Pada  tahun  2019  Indonesia  akan  mengadakan pesta  demokrasi  pemilihan  kepala  negara  Indonesia.  Setiap tokoh  politik  yang  dicalonkan  menjadi  kepala  negara  akan mempertimbangkan  popularitas  mereka  berdasarkan  opini masyarakat.  Sejak  diumumkan  nama  calon  Presiden Indonesia  2019  oleh  Komisi  Pemilihan  Umum(KPU)  nama- nama  tersebut  mulai  banyak  diperbincangkan,  terutama  di media sosial salah satunya adalah twitter . Terdapat berbagai opini  pengguna twitter yang  bersentimen  negatif  positif  dan netral.  Namun  untuk  menentukan  sentimen  dari  pengguna twitter membutuhkan  usaha  dan  waktu  yang  cukup  banyak dikarenakan  banyaknya  jumlah tweet yang  digunakan. Dibutuhkan  pembelajaran  mesin  yang  dengan  cepat  dalam pengklasisifikasian tweet tersebut dalam kelas negatif, positif dan  netral.  Naive Bayes Classifier adalah  metode  klasifikasi text yang  memiliki  kecepatan  pemrosesan  dan  akurasi  yang cukup  tinggi  apabila  diterapkan  pada  data  yang  banyak, besar,  dan  beragam.  Sebelum  data tweet diklasifikasikan, data  tersebut  harus  melalui  beberapa  proses,  seperti prepocessing , pembobotan kata dan pemecahan data. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  bagimana  penerapan metode  Naive  Bayes  pada  sentimen  pengguna  twiter  di  2 kelas  (negatif,  positif)  dan  3  kelas  (negatif,  positif,  netral). Hasil  dari  penelitian  ini  diperoleh  bahwa  dilakukan pengujian  3  kelas  dan  2  kelas  untuk  setiap  pasangan  calon (paslon).  Pada  pengujian  3  kelas  paslon  01  dan  paslon  02 didapat  hasil  akurasi  berturut-turut  sebagai  berikut  64,6% dan 58%. Sedangkan pada pengujian 2  kelas  paslon 01 dan paslon  02  didapat  hasil  akurasi  berturut-turut  sebagai berikut  77,7%  dan  88%.  Performansi  tertinggi  terdapat pada calon presiden nomor urut dua dengan nilai f-measure sebesar 0,88.
Kata  kunci —  Analisis  sentimen,  Pemilihan  presiden indonesia 2019, Naive Bayes, TF-IDF, Akurasi.

## I. P ENDAHULUAN
Tahun  2019  Indonesia  akan  mengadakan  pesta demokrasi  pemilihan  kepala  negara  Indonesia.  Setiap tokoh politik yang dicalonkan menjadi kepala negara akan mempertimbangkan popularitas mereka berdasarkan opini
masyarakat.  Sejak  diumumkan  nama  calon  Presiden Indonesia  2019  oleh  setiap  partai  politik  nama-nama calonnya  mulai  banyak  diperbincangkan,  terutama  pada media sosial.
Salah  satu  media  sosial  yang  banyak  dimanfaatkan masyarakat  untuk  beropini  adalah Twitter . Twitter dianggap dapat  mencurahkan  segala pemikiran atau opini pengguna  karena  akses  yang  mudah,  jumlah  follower (pengikut)  yang  tidak  terbatas,  jumlah  karakter  yang singkat  yaitu  hanya  280  karakter  sehingga  dapat menyampaikan  maksud  dan  tujuan  pengguna  twitter dengan jelas, singkat dan padat. Twitter sebagai salah satu media  sosial  populer  dimana  penggunanya  dapat mengekspresikan  opini  yang  objektif  tentang  topik  yang berbeda  [1]. Twitter merupakan  media  sosial  dengan pengguna  terbanyak  diantara  beberapa  media  sosial dengan  jumlah  pengguna  328  juta  [2].  Banyaknya pengguna twitter dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui sentimen  masyarakat  mengenai  calon  Presiden  Indonesia 2019.
Penentuan  sentimen  negatif,  positif,  atau  netral  dari suatu tweet dapat dikerjakan secara manual, namun dilihat dari  jumlah  pengguna  yang  banyak  maka  opini  yang dihasilkan  juga  semakin  banyak.  Sehingga  membutuhkan waktu dan usaha  yang semakin  banyak pula. Oleh karena itu  dibutuhkan  sebuah  mesin  yang  dapat  menganalisis tweet dan  mengklasifikasi tweet yang  banyak  tersebut kedalam  sentimen  negatif,  positif,  dan  netral  secara otomatis  karena  menganalisis  tweet  secara  manual  sudah tidak  efektif  lagi  [3].  Untuk  membuat  mesin  yang  dapat menganalisis  tweet,  dapat  menerapkan  salah  satu  fungsi dari text mining , yaitu klasifikasi text Algoritma  pengklasifikasian  yang  diterapkan  pada penelitian  ini  adalah  algoritma  Naive  Bayes.  Algoritma Naive  Bayes  dipilih  karena  memiliki  kecepatan  dalam pemprosesan  dan  akurasi  yang  cukup  tinggi  bila digunakan pada data yang banyak, besar, dan beragam.
Berdasarkan latar belakang diatas, dibutuhkan perancangan  analisis  sentimen  terhadap  calon  Presiden Indonesia  tahun  2019.  Analisis  sentimen  ini  akan  di klasifikasikan  menjadi  3  kelas  yaitu  negatif,  positif,  dan netral dan 2 kelas yaitu negatif, positif.
Terdapat banyak penelitian sebelumnya terkait analisis. Pertama,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  tentang analisis  sentimen  yang  mengambil dataset dari  media sosial twitter .  Pada  penelitian  tersebut  dilakukan  prediksi kecenderungan  politik  menggunakan Support  Vector Machine ( SVM )  studi  kasus  pemilihan  kandidat  calon presiden  di  Amerika  Serikat.  Kedua,  penelitian  yang dilakukan  oleh  [5].  Ia  melakukan  klasifikasi  sentimen pengguna twitter bakal  calon  gubernur  Jawa  Barat menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Ketiga,  penelitian yang dilakukan oleh [6]. Pada penelitian ini ia  melakukan analisis  sentimen  dengan  menggunakan  metode  Naive Bayes  dan Support  vector  Machine ( SVM )  pada sentimen twitter  untuk  calon  gubernur  DKI  Jakarta  2017.  Hasil penelitiannya  yaitu  nilai  akurasi  dan  performansi  yang cukup  tinggi  dari  penggunaan  metode  Naive  Bayes dibanding  metode Support  Vector  Mmachine ( SVM ). Sehingga penulis bermaksud melakukan penelitian dengan menerapkan  metode  Naive  Bayes  untuk  melihat kecenderungan  sentimen  masyarakat  di  media  sosial twitter terhadap calon presiden Indonesia 2019.
II. T INJAUAN P USTAKA
Opinion  mining atau  analisis  sentimen  adalah  cabang dari  data mining .  Analisis  sentimen  merupakan  riset komputasi dari sentimen, emosi, dan opini yang diluapkan kedalam teks. Jika diberikan suatu set dokumen teks yang berisi  sentimen  mengenai  suatu  objek,  maka opinion mining bertujuan  untuk  mengekstrak  atribut  dan komponen  dari  objek  yang  telah  dikomentasi  pada  setiap dokumen  dan  untuk  menentukan  apakah  komentar tersebut  bermakna  positif  atau  negatif  [7].  Tujuan  dari analisa  sentimen  adalah  untuk  menentukan  perilaku  atau opini  dari  seorang  penulis  dengan  memperhatikan  suatu topik tertentu. Perilaku bisa mengindikasikan alasan, opini atau  penilaian,  kondisi  kecenderungan  (bagaimana  si penulis ingin mempengaruhi pembaca) [8].
Twitter adalah  layanan  komunikasi  daring  yang menyediakan  teks  yang  singkat  sehingga  pengguna  dapat menuliskan opininya secara jelas, singkat, dan padat serta dapat  dipublikasikan  ke  semua  orang  atau  kelompok tertentu. Kelebihan twitter diantaranya adalah komunikasi terjadi  sangat  cepat,  publikasinya  luas,  dan. Twitter membantu  penyebaran  informasi  secara  lebih  cepat  yang kemudian  akan  menjadi  sebuah  topik  yang  dibahas  oleh para  penggunanya  [9].  Kelebihan  twitter  juga  terletak pada jumlah pengikutnya yang tidak terbatas dan tidak ada timbal  balik, seperti seorang pengguna  A  mengikuti  akun twitter pengguna B meskipun pengguna B tidak mengikuti kembali akun pengguna A [10]. Twitter banyak digunakan sebagai sumber data text mining . Hal ini karena pencarian pada twitter tidak  hanya  berdasarkan  nama  akun  tetapi juga  dapat  berdasarkan  teks  status  tertentu.  Kemudian
twitter menyediakan layanan API untuk pengambilan data, dan setiap tweet yang diambil dianggap 1 data. Misalnya, ketika si A membuat tweet kemudian si B membalas tweet si  A  maka  ketika  di crawl tweet si  A  dan  si  B  juga terambil  tanpa  melihat  id  string  status  si  A.  Selain  itu twitter juga memiliki pengikut yang tidak terbatas, jumlah karakter  yang  singkat  pada tweet sehingga  maksud  dan tujuan  tersampaikan  dengan  baik.  Berikut  adalah  istilah yang dikenal di twitter :  Tweet
Tweet atau kicauan adalah status yang ditulis pada shout  box yang  berisikan  informasi,  gambar,  jejak pendapat,  dan  utasan.  Untuk  pesan  atau  informasi yang ingin ditulis hanya diberikan batasan karakter dan huruf yaitu 280.
 Mention
Digunakan  untuk  memanggil  pengguna Twitter lain pada sebuah tweet . Mention dituliskan dengan ‘@’ diikuti dengan nama pengguna lain
 Replay Replay atau  balasan  digunakan  untuk  membalas tweet pengguna lain.
 Retweet
Retweet atau yang dikenal  RT adalah penanda  bila kita  setuju  dengan  isi  dari tweet orang  lain kemudian dibagikan ke pengikut twitter kita.
 Like
Like digunakan  untuk  menandakan tweet yang disukai
 Direct Message
Mengirimkan  pesan  secara  pribadi  ke  pengguna lain  tanpa  ada  pengikut twitter kita  yang mengetahuinya.
 Hashtag Hashtag atau discovery digunakan untuk menandai sebuah topik suatu pembicaraan pada Twitter . Cara penulisan hashtag yaitu dimulai dengan ‘#’ diikuti dengan  nama  topik  yang  dibahas. Hashtag juga berguna untuk meningkatkan visibilitas tweet suatu pengguna
 Trending Topic Pembicaran  yang  menjadi  tren  karena  sedang ramai dibicarakan oleh warga twitter . Twitter menyediakan API  Twitter untuk  menyimpan tweet tersebut  agar  mempermudah  seseorang  untuk mengakses  informasi  yang  ada  didalamnya  untuk  tujuan pengembangan  aplikasi.  Untuk  dapat  mengakses API Twitter dibutuhkan Consumer  Key dan Consumer  Secret yang  dapat  diakses  pada  laman http://dev.twitter.com. Keduanya berfungsi agar twitter mengetahui aplikasi yang kita buat.
Teks preprocessing adalah pembersihan, dan penyederhanaan  teks  agar  dapat  diproses  lebih  lanjut. Berikut adalah tahapan dalam proses ini.
 Case Folding adalah  mengubah huruf kapital pada semua  ulasan  yang  terdapat  pada  dokumen  data latih dan data test diubah menjadi huruf kecil.
 Cleaning adalah  proses  membersihkan  dokumen dari  kata  yang  tidak  diperlukan.  Kata-kata dibersihkan  adalah  kata-kata  yang  mengandung tweet  entity seperti mention,  retweet,  hashtag ,  dan link  url serta  simbol  atau  kode  karakter numeric ( noisy text ) seperti: (‘~&#([0-9]+);’) [11]
 Tokenization merupakan pemotongan kata berdasarkan  tiap  kata  yang  menyusunnya  menjadi potongan tunggal.
 Normalisasi  adalah  memperbaiki  kata-kata  yang yang  salah  dalam  teks  berdasarkan  korpus  yang dibuat.
 Stopword merupakan  proses  menghilangkan  kata yang  tidak  sesuai  dengan  topik  dokumen, dikarenakan  kata  tersebut  tidak  mempengaruhi akurasi dalam klasifikasi sentimen.
 Stemming merupakan  merupakan  suatu  proses yang terdapat dalam sistem IR yang mentransformasi  kata-kata  yang  terdapat  dalam suatu  dokumen  ke  kata-kata  akarnya  ( root  word ) dengan menggunakan tahapan sebagai berikut: [11]
1) Cek  kata  apakah  ada  di  kamus,  jika  ada  maka kata  ditemukan.  Namun  jika  tidak,  maka  lanjut ke tahap berikutnya.
2) Hapus inflection  suffix, yaitu:  “-lah”,  ”-kah”,  “- ku”, “-mu”, atau “-nya”.
3) Cek prefix dan suffix yang  tidak  diperbolehkan yaitu:  (“be-“  dan  “-i”),  (“di-“  dan  “-an”),  (“ke- “ dan “-i,  -kan”), (“me-“ dan  “-an”), (“se-“ dan “-i, -kan”).
4) Hapus derrivation suffix yaitu: “-i”, “-an”, “-kan”.
5) Hapus derrivation prefix, yaitu: “di-“, “ke-“, “se- “, “te-“. “be-“, “me- ”, atau  “pe-”.
Pada tahap pembobotan kata, metode Term Frequency  –  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) digunakan untuk mendapatkan nilai bobot setiap kata pada data yang digunakan. Nilai TF-IDF diperoleh setelah nilai TF  dan  IDF  dihitung  terlebih  dahulu.  Kemudian  kedua nilai tersebut dikalikan untuk mendapatkan nilai TF-IDF.
Klasifikasi  Naive  Bayes  adalah  metode  klasifikasi yang  menggunakan  teorema  Bayes.  Metode  statistik  dan probabilitas  yang  dibawa  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas Bayes  yaitu  dengan  melihat  kejadian  dimasa  depan berdasarkan kejadian dimasa lalu. Klasifikasi Naive Bayes adalah  konsep  probabilitas  yang  bisa  digunakan  untuk penentuan  kelompok  kelas  dokumen  teks  dan  dapat mengoah  data  pada  jumlah  yang  besar  dengan  nilai akurasi  yang  tinggi  [12].  Metode  Naïve  Bayes  dalam proses pengklasifikasian memilik dua tahapan yaitu tahap pelatihan  dan  tahap  klasifikasi.  Tahapan-tahapan  pada
proses  pengklasifikasian  Naive  Bayes  adalah  pertama pembuatan bag  of  words . Bag  of  words untuk mengumpulkan term pada masing-masing tweet pasangan calon presiden berdasarkan frekuensi kemunculan di tweet tersebut.  Setelah bag  of  words dibuat  kemudian  adalah training .  Hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  model klasifikasi dalam  bentuk probabilitas. Untuk  menghindari peluang  0  yang  terjadi  pada training dan  akan menghancurkan hasil testing nantinya, sehingga diperlukan laplace  smoothing.  Laplace  smoothing adalah menambahkan  angka  1  dibagi  jumlah  semua  fitur  yang ditambahkan  ke  semua  fitur  sehingga  tidak  ada  yang nilainya  0  [13].  Persamaan  Naive  Bayes  yang  digunakan untuk  menentukan  kelas  dari  komentar  ditunjukan  dalam persamaan berikut.
(1)
Keterangan: a i = atribut atau fitur ke-i
v j = kelas ke-j (positif atau negatif)
V = himpunan kelas target
V MAP =kelas sentimen suatu komentar
Confusion  matrix adalah tool yang  digunakan  sebagai evaluasi  model  klasifikasi  untuk  memperkirakan  objek yang  benar  atau  salah.  Sebuah matrix yang  digunakan untuk  membandingkan  hasil  klasifikasi  dengan  data  asli [14]. Tabel confussion matrix dapat dilihat pada tabel 1.
TABEL I
C ONFUSION M ATRIX
Classification Predicted class Class = Yes Class = No Class = Yes a ( True Positive ) b ( False Negative ) Class = No c ( False Positive ) d ( True Negative )
Rumus  untuk  menghitung  akurasi,  spesifisitas, dan  sensitivitas  pada confusion  matrix adalah  sebagai berikut
 Accuracy /  akurasi  (AC)  adalah  proporsi  dari total  jumlah  prediksi  yang  benar.  Ini  ditentukan dengan menggunakan persamaan berikut: [15]
(2)
 Precision adalah  perbandingan  jumlah  kelas yang  diprediksi true secara  tepat  dengan  seluruh jumlah  kelas  yang  diprediksi true. Perhitungan precision dapat dilihat pada persamaan (3). [5]
(3)
 Recall adalah  perbandingan  jumlah  kelas  yang diprediksi true secara  tepat  terhadap  seluruh jumlah  kelas  yang  dianggap true .  Perhitungan recall dapat dilihat pada persamaan (4). [5]
(4)
 F-measure adalah  performansi  sistem  yang menggabungkan  nilai precision dan recall . Perhitungan f-measure dilihat  pada  persamaan (5). [15]

## TABEL II
K EYWORDS P ASLON (5) III. M ETODE P ENELITAN
A. Dataset Dataset pada penelitian ini berjumlah 1500 tweet yang yang  diambil  dari website  twitter .  Kemudian  dibagi menjadi 2 secara seimbang untuk setiap paslon. Pada data training  tiap  kelas  sentimen  negatif,  positif,  netral mendapatkan  200 tweet . Tweet yang  diambil  berupa  teks tweet berbahasa  Indonesia  dan  diambil  berdasarkan keywords masing-masing  paslon.  Kemudian  data tweet disimpan dalam file csv

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini terbagi 2 yaitu koleksi  data  paslon  (pasangan  calon)  01  (Jokowi-Ma’ruf) dan  paslon  02  (Prabowo-Sandi).  Setiap  koleksi  data  ada data training dan data testing . Pengumpulan data dimulai dari  bulan  17  januari  2019  hingga  30  Maret  2019. Pengumpulan data mengambil tweet berdasarkan keywords setiap  paslon. Keywords yang  diberikan  adalah nama  maupun  slogan  kampanye  dari  kedua  paslon. Pemberian keywords ini  dimaksudkan  untuk  memisahkan tweet paslon  01  atau  paslon  02. Keywords paslon  dapat dilihat pada tabel 2.

## C. Struktur Data Twitter
Data twitter terdiri  dari  beberapa tweet - tweet dari pengguna. Sebuah tweet terdiri dari beberapa elemen yaitu seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Struktur data twitter [16]

## D. Gambaran Umum Sistem
Gambaran  umum  sistem  yang  dibangun  brdasarkan penelitian  oleh  [17]  dan  [18]  dimulai  dari  melakukan pengumpulan  data,  pemisahan  data training ,  data testing ,  kemudian  pelabelan  manual, preprocessing , klasifikasi, dan pengujian dilihat pada gambar 2.

## E. Skenario pengujian
Skenario  pengujian  dilakukan  dengan  pemisahan  data training dan  data testing dengan  mengunakan  persentase data  latih  dan  data  uji.  Skema  pemecahan  data  dapat dilihat pada tabel 3.
TABEL III S KEMA P ENGUJIAN P EMECAHAN D ATA Data Latih Data Uji 60% 40% 70% 30% 80% 20% 90% 10%

## IV. P EMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dibagi  menjadi  tiga bagian,  yaitu  hasil  pengujian  akurasi  pemecahan  data, hasil  akurasi  tiga  kelas  yaitu  negatif,  positif,  netral,  dan hasil akurasi dua kelas yatu positif negatif netral.
Nama
Paslon Keywords Jokowi- Ma’ruf ’jokowi’,’jokowinyatakerjanya’,’jokowiamin,’t herightone’,’jokowigaspol’,’Indonesiamaju’,’jo kowi2periode’ Prabowo- Sandi ’prabowo’,’sandiuno’,’sandi’,’indonesiaadilma kmur’,’2019gantipresiden’,’prabowosandipiliha nrakyat’
Gambar 2. Gambaran umum sistem

## A. Pengujian Akurasi Pemecahan Data
Hasil dari pengujian pemecahan data dilakukan dengan metode confusion matrix dengan skenario pemecahan data seperti pada tabel 4.
TABEL IV P ENGUJIAN P EMECAHAN D ATA Pemecahan Data Akurasi 60% : 40% 62% 70% : 30% 70% 80% : 20% 72% 90% : 10% 70%
Dari tabel 3 diketahui bahwa pemecahan data 80% data training dan  20%  data testing memiliki  akurasi  yang tertinggi sebesar 72%. Pada data latih setiap kelas positif, negatif, dan  netral  mengandung 160 data. Kemudian  data uji terdapat 120 data.

## B. Pengujian pada Tiga Kelas
Pengujian  tiga  kelas  yaitu  kelas  negatif,  positif,  dan netral  dilakukan  pada  masing-masing  paslon.  Untuk pengujian  tiga  kelas dataset setiap  paslon  adalah  750 dengan  masing-masing  kelas  data  latih  adalah  200  data dan 50 data uji.
Pada  pasangan  calon  presiden  nomor  urut  satu  yaitu Jokowi-Ma’ruf  klasifikasi  tiga  kelas  memperoleh  akurasi sebesar  64,6%. Confusion  matrix paslon  01  dapat  dilihat pada tabel 5.
TABEL V Pengujian Tiga Kelas Paslon 01 Akurasi :64,8% Pred. Neg Pred. Pos Pred. Net Presisi Recall F- Measur e Actual Neg 34 9 10 0,71 0,64 0,67 Actual Pos 13 54 17 0,82 0,64 0,72 Actual Net 1 3 9 0,25 0,69 0,37
Pada  pasangan  calon  presiden  nomor  urut  dua  yaitu Prabowo-Sandi  klasifikasi  tiga  kelas  memperoleh  akurasi sebesar  58%. Confussion  matrix paslon  02  dapat  dilihat pada tabel 6.
TABEL VI P ENGUJIAN T IGA K ELAS P ASLON 02 Akurasi : 58% Pred. Neg Pred. Pos Pred. Net Pres isi Rec all F- measure Actual Neg 21 2 7 0,53 0,7 0,6 Actual Pos 15 60 33 0,94 0,55 0,7 Actual Net 4 2 6 0,13 0,5 0,21

## C. Pengujian 2 Kelas
Pengujian  tiga  kelas  yaitu  kelas  negatif,  dan  positif, dilakukan  pada  masing-masing  paslon.  Untuk  pengujian dua  kelas dataset setiap  paslon  adalah  500 tweet dengan
masing-masing  kelas  data  latih  adalah  200 tweet dan  50 tweet data uji.
Pada  pasangan  calon  presiden  nomor  urut  satu  yaitu Jokowi-Ma’ruf  klasifikasi  tiga  kelas  memperoleh  akurasi sebesar  77,7%. Confusion  matrix paslon  01  dapat  dilihat pada tabel 7.
TABEL VII
P ENGUJIAN D UA K ELAS P ASLON 01 Akurasi: 77,7%
Pred. Neg Pred. Pos Precision Recall F- measure Actual Neg 41 12 0,79 0,77 0,78 Actual Pos 11 36 0,75 0,77 0,76
Pada  pasangan  calon  presiden  nomor  urut  dua  yaitu Prabowo-Sandi  klasifikasi  tiga  kelas  memperoleh  akurasi sebesar  84%. Confusion  matrix paslon  02  dapat  dilihat pada tabel 8.
TABEL VIII
P ENGUJIAN D UA K ELAS P ASLON 02
Akurasi : 84% Pred. Neg Pred. Pos Precision Recall F- measure Actual Neg 26 4 0,68 0,87 0,76 Actual Pos 12 58 0,94 0,83 0,88

## D. Analisis Hasil Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  dengan confusion  matrix didapatkan bahwa pada pemecahan data latih dan data uji akurasi  paling  tinggi  terdapat  pada  80%  data  latih  dan 20% data uji dengan akurasi 72 % dari dataset 600 tweet s. Untuk  pengujian  klasifikasi  Naïve  Bayes  pengujian pada  3  kelas  yaitu  negatif,  positif,  netral  paslon  01 Jokowi-Ma’ruf  mendapatkan  akurasi  lebih  tinggi  yaitu sebesar  64,6%  dan  paslon  02  Prabowo-Sandi  58%. Perbedaan  nilai  akurasi  karena  jumlah true  negative (TNeg), true positive (TPos), dan true neutral (TNet) yang berbeda.  Berikut  perbandingan  jumlah  TNeg,  TPos,  dan Tnet pada tabel 9.
TABEL IX
P ERBANDINGAN TNEG, TPOS, DAN TNET S ETIAP PASLON Paslon 01 Paslon 02 TNeg 39 21 TPos 53 60 TNet 9 6 Jumlah 101 87
Dari  tabel  4.25  jumlah  TNeg,  TPos,  dan  TNet paslon  01  adalah  101  dan  paslon  02  adalah  87.  Sehingga menghasilkan akurasi yang berbeda.
Pada  klasifikasi  naïve  bayes  pengujian  pada  2  kelas yaitu  negatif,  dan  positif  paslon  01  Jokowi-Ma’ruf mendapatkan akurasi yaitu 77,7% dan paslon 02 Prabowo- Sandi mendapatkan akurasi yaitu 84%. Penghapusan kelas netral  dapat  menaikkan  hasil  akurasi  kedua  paslon.  Ini
terjadi  karena  pada  kelas  netral  jumlah  data  netral  yang sedikit  sehingga  kelas  netral berisi tweet yang mengandung  berita,  yang  apabila  di  processing  url  berita akan  hilang  dan  yang  tersisa  adalah headline berita. Headline berita  ini  lebih  mengandung  kelas  negatif  atau positif  dibanding  kelas  netral.    Hal  ini  membuat false neutral (TNet)  menjadi  tinggi  karena  seharusnya  data term asuk kelas  negatif atau kelas positif  malah diprediksi kelas  netral.  Sehingga  kelas  netral  mengganggu  sistem untuk mengenali label kelas data lain. Contoh kelas netral dapat diliat pada tabel 10.
TABEL X P REPROCESSING K ELAS N ETRAL
Data Mentah Data Preprocessing b'Presiden @jokowi menegaskan, pemilihan umum (Pemilu) itu bukan perang. Pemilu itu adalah pesta demokrasi untuk memilih pemimpin kita yang terbaik. https://t.co/ToOMnvT0pa\n#JPPI ndonesia' presiden tegas pilih umum pemilu tidak perang pemilu pesta demokrasi Pilih pimpin baik b'#JawaTimurTotalBerSATU
\xe2\x80\x9cPresiden @jokowi adalah yang pertama menggerakkan ekonomi kreatif. Presiden sudah beri semua tools, tinggal kepala daerah mau sambut atau tidak\xe2\x80\x9d - Azwar Anas, Bupati Banyuwangi #Pilih01BajuPutih https://t.co/zRHj7YdVIO' jawatimurtotalbersatu gerak ekonomi kreatif presiden beri tools tinggal kepala daerah sambut azwar anas bupati banyuwangi ilihbajuputih
Pengklasifikasian  2  kelas  paslon  01  mendapatkan f- measure kelas  negatif  yang  lebih  banyak  dari  paslon  02 yaitu sebesar 0,78 untuk paslon 01 dan sebesar 0,76 untuk paslon  02.  Sedangkan f-measure kelas  positif  paslon  02 lebih tinggi dibandingkan dengan paslon 01  yaitu sebesar 0,88  untuk  paslon  02  dan  0,  76  untuk  paslon  01.  Dilihat dari nilai f-measure tiap paslon, menunjukan bahwa opini atau  sentimen  pengguna twitter untuk  paslon  01  adalah negatif dan untuk paslon 02 adalah positif.
Dari  1500 tweet dataset ,  kemunculan tweet untuk keyword calon wakil presiden Indonesia 2019 hanya 25 %. Hal  ini  karena  sosok  calon  presiden  lebih  dominan dibicarakan dari pada wakilnya. Namun untuk calon wakil presiden  nomor  urut  2  yaitu  memiliki  perbincangan  yang lumayan yaitu 40% dari dataset paslon 02. Sandi memiliki daya tarik yang lebih besar dibanding kyai ma’ruf amin di media  sosial twitter ,  karena  memiliki  program  yang  pro kepada kaum emak-emak.
Meskipun  pengguna twitter dari  bulan  januari  hingga maret  lebih  banyak  membicarakan  paslon  02  dan  dari klasifikasi  2  kelas  Naïve  Bayes  paslon  02  memperoleh sentimen yang positif, pada kenyataannya paslon 02 kalah dalam  perhitungan  resmi  KPU.  Ini  membuktikan  bahwa analisis  sentimen  dari  media  sosial twitter belum  dapat memprediksi  pemenangan  pemilihan  presiden  indonesia 2019.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  dari  peneltian  dengan  judul analisis  sentimen  calon  presiden  Indonesia  2019  dari media  sosial twitter menggunakan  metode  Naive  Bayes, adalah sebagai berikut:
1) Metode  Naive  Bayes  dapat  memprediksi  kelas sentimen  calon  presiden  Indonesia  2019  dari media sosial twitter
2) Pemecahan  data training dan  data testing yang paling  baik  adalah  80%:20%  yaitu  sebesar  72% dengan  distribusi  data  latih  pada  setiap  kelas negatif,  positif,  netral  mengandung  160  data. Kemudian data uji terdapat 120 data.
3) 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.
4) Kelas  netral  mempengaruhi  prediksi  kelas  lain sehingga akurasi menjadi rendah.
5) Performansi  metode  Naive  Bayes  terbaik  pada pengujian 2 kelas pasangan calon presiden nomor urut  dua  dengan  nilai f-measure sebesar  0,88 untuk kelas positif

## B. Saran
Adapun  saran  penulis  untuk  penelitian  selanjutnya terkait  analisis  sentimen  calon  presiden  Indonesia  2019 dari  media  sosial twitter menggunakan  metode  Naive Bayes ini adalah sebagai berikut:
1) Analisis sentimen calon presiden Indonesia 2019 dari  media  sosial twitter dapat  menggunakan metode lain agar dapat memprediksi lebih akurat.
2) Analisis  ini  dapat  dikembangkan  lagi  dengan membuat labelisasi secara otomatis.
3) Meningkatkan  koleksi  data  latih,  koleksi  korpus stopwords , dan koleksi korpus stemming sehingga  dapat  meningkatkan  akurasi  analisis sentimen.
4) Menambahkan proses pada tahapan preprocessing sepeti n-gram ,  dan negation agar meningkatkan akurasi klasifikasi.
5) Penelitian ini dapat diimplementasikan ke sebuah aplikasi  sehingga  proses  dilakukan  secara otomatis.

## R EFERENSI
[1] P.  R.  Colletta  D.  Manning, Combining  classification  and clustering  for  tweet  sentiment  analysis .  Proceedings-2014 Brazilian    Conference  on  Intelligent  Systems.  Brazil:  BRACIS, 2014.
[2] Kompas, Indonesia, Pengguna Facebook Terbanyak ke-4 di Dunia. Jakarta: Kompas, 2018.
[3] A. H. Wong & L. Abednego, Pengelompokan Dokumen Otomatis dengan  menggunakan  TFIDF  Classifier,  Naive  Bayes  Classifier, dan KNN . Bandung: Program Studi Teknik Informatika – UNPAR, 2015.
[4] S.  N.  Endany, Prediksi  Kecenderungan  Politik  (Studi  Kasus Pemilihan  Presiden  Amerika  Serikat). Bandung:  Telkom Univercity, 2016.
[5] H.  S.  Ginting, Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Bakal  Calon Gubernur  Jawa  Barat  2018  di  Twitter  Menggunakan  Metode Naïve Bayes. Bandung: TelkomUniversity, 2018.
[6] G.  A.  Buntoro, Analisa  Sentimen  Calon  Gubernur  DKI  Jakarta 2017 dari Twitter. Bandung: TelkomUniversity, 2017.
[7] M. I. Shelby, Warih, & M. Adiwijaya, Opini Mining Pada Twitter Menggunakan  Klasifikasi  Sentimen  pada  Hastag  berbasis  Graf,
2013. [8] Bustami, Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk
Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi. Jurnal Penelitian Teknik Informatika, 2013.
[9] Larsson, A. O. (2011).  Studying Political Microblogging: Twitter Users in the 2010. Department of Informatics and Media, Uppsala University, Sweden , 729-747
[10] Lorase, Naive Bayes Estimation. New Jearsy, 2006.
[11] Pratama,  Enda  Esyudha,  Klasifikasi  Topik  Keluhan  Pelanggan Berdasarkan  Tweet dengan Menggunakan Penggabungan Feature Hasil  Ekstraksi  pada  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM). Jurnal Edukasi dan Penelitian  Informatika (JEPIN) , Vol 1 No 2, 2015.
[12] A.R.  Lestari,  R.  S.  Perdana,  &  M.  A.  Fauzi,  Analisis  Sentimen Opini  Pilkada  DKI  2917  pada  Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia  Menggunakan  Naive  Bayes  dan  Pembobotan  Emoji. Jurnal  Pembangunan  Teknologi  informasi  dan  Ilmu  Komputer, 1(12), 1718-1724, 2017.
[13] A. Juan, Reversing and Smoothing the Multinomial  Naive  Bayes Text Classifier. In Pris, 200-212, 2002.
[14] S.  Abdillah,  Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  untuk Diagnosa  Penyakit  Stroke  dengan  Klasifikasi  Data  Mining  pada Rumah Sakit Santa Maria Pemalang . Semarang: Universitas Dian Nuswantoro, 2015.
[15] F.  Gorunescu, Data  Mining  Concept  Model  Technique. Berlin: Springer-verlag berlin heidelberg, 2011.
[16] M.    Burghardt,  Introduction  to  Tools  and  Mtehods  for  The Analysis of Twitter Data. Media Linguistic, 2015.
[17] F.  Ratnawati,  Sentiment  Analysis  of  Movie  Opinion  in Twitter Using  Dynamic  Convolutional  Neural  Network  Algorithm. Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics  System ,  5, 2018.
[18] B.  Gunawan,  Sistem  Analiis  sentimen    pada  Ulasan  Produk Menggunakan  Metode  Naive  Bayes. Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika, 2018.