## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT PADA TWITTER TERHADAP PEMILIHAN UMUM 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Salim Puad, Garno, Agung Susilo Yuda Irawan Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia 1910631170043@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pemilihan  Umum  (Pemilu)  merupakan  mekanisme  untuk  menjalankan  kedaulatan  rakyat  dengan  tujuan menciptakan  pemerintahan  negara  yang  demokratis  berdasarkan  Pancasila  dan  UUD  Negara  RI  Tahun  1945. Pemilu diselenggarakan setiap lima tahun dan melibatkan pemilihan Presiden dan Wakil Presiden, Anggota DPR, DPD, DPRD, serta kepala daerah dan wakil kepala daerah. Pemilu bertujuan untuk memilih para pemimpin yang dapat  mencerminkan  nilai-nilai  demokrasi  dan  mampu  mewakili  aspirasi  rakyat  sesuai  dengan  perkembangan kehidupan berbangsa dan bernegara. Dalam rangka memahami pandangan masyarakat terkait Pemilihan Umum 2024,  dilakukan  analisis  sentimen.  Analisis  sentimen  ini  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  tentang bagaimana masyarakat memandang Pemilihan Umum 2024 yang akan datang. Melalui penerapan algoritma Naïve Bayes dengan metodologi KDD, pendapat atau sentimen yang dianalisis menghasilkan 331 label positif, 261 label negatif, dan 825 label netral. Untuk menguji keakuratan analisis sentimen dalam menyelesaikan Pemilihan Umum 2024, digunakan metode split data dan confusion matrix untuk menguji skor. Hasilnya menunjukkan bahwa model dengan pembagian data 90:10 memiliki akurasi tertinggi. Selain menggunakan confusion matrix, juga dilakukan pengujian menggunakan grafik ROC yang menghasilkan nilai AUC tertinggi pada model dengan pembagian data 90:10, dengan nilai 0,71 yang menunjukkan bahwa model ini memiliki kualitas klasifikasi yang baik.
Kata kunci : pemilihan umum 2024, analisis sentimen, naïve bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan Umum (Pemilu) merupakan mekanisme  yang  digunakan  untuk  mewujudkan kedaulatan  rakyat  dan  menghasilkan  pemerintahan negara yang demokratis, sesuai dengan Pancasila dan UUD  Negara  RI  Tahun  1945.  Pemilu  ini  bertujuan untuk memilih Presiden dan Wakil Presiden, Anggota DPR,  DPD,  DPRD,  serta  kepala  daerah  dan  wakil kepala daerah yang mampu mencerminkan nilai-nilai demokrasi  dan  mampu  memperjuangkan  aspirasi rakyat  sesuai  dengan  perkembangan  kehidupan berbangsa  dan  bernegara.  Pelaksanaan  Pemilu dilakukan  oleh  penyelenggara  pemilu  yang  memiliki integritas,  profesionalitas,  dan  akuntabilitas.  Pemilu dijalankan  dengan  kualitas  yang  baik,  sistematis,  sah secara  hukum,  dan  akuntabel,  dengan  melibatkan partisipasi masyarakat secara luas. Para penyelenggara pemilu, aparat pemerintah, peserta pemilu, pengawas pemilu,  pemantau  pemilu,  pemilih,  dan  semua  pihak terkait diharapkan untuk bersikap dan bertindak jujur sesuai  dengan  peraturan  perundang-undangan  yang berlaku.  Dalam  pelaksanaannya,  seringkali  muncul isu-isu  terkait  kecurangan,  polarisasi  politik,  dan pendapat  publik  yang  beragam  terhadap  calon  atau partai politik tertentu. Oleh karena itu, penting bahwa pemilih  dan  peserta  pemilu  diperlakukan  secara  adil dan bebas dari kecurangan atau perlakuan yang tidak adil  dari  pihak  manapun.  Pemilu  harus  dilaksanakan dengan  kualitas  yang  lebih  baik  untuk  menjamin kompetisi  yang  sehat,  partisipatif,  dengan  tingkat keterwakilan  yang  lebih  tinggi,  dan  memiliki mekanisme pertanggungjawaban yang jelas.
Dengan  demikian,  pemilihan  umum  yang berkualitas akan  memberikan jaminan terhadap pesta demokrasi yang sehat, di mana setiap pemilih memiliki peran  yang  sama  dan  dihormati,  serta  setiap  peserta pemilu memiliki kesempatan yang adil untuk bersaing. Hal  ini  juga  penting  untuk  memastikan  bahwa  hasil pemilihan  mencerminkan  kehendak  dan  aspirasi sebagian  besar  masyarakat.  [1].  Kecurangan  dalam pemilihan  umum  di  Indonesia,  seperti  politik  uang, kampanye  hitam,  dan  penggelembungan  suara,  telah menjadi isu  yang sering terjadi. Untuk itu, penelitian ini  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  tentang pandangan masyarakat terkait Pemilihan Umum 2024, dengan  harapan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam memastikan  keberhasilan  penyelenggaraan  Pemilu 2024. Pandangan masyarakat dapat berupa tanggapan positif  ataupun  negatif  terhadap  pemilihan  tersebut. Dalam  konteks  ini,  analisis  sentimen  melalui  media sosial menjadi metode yang efektif untuk mengidentifikasi pandangan dan sentimen masyarakat terkait  penyelenggaraan  Pemilihan  Umum  2024  [2]. Analisis sentimen adalah proses untuk mengumpulkan dan  memahami  pandangan  individu  terhadap  suatu peristiwa  atau  topik  dalam  kehidupan  nyata.  Dalam konteks  media  sosial,  analisis  sentimen  media  sosial adalah  teknik  atau  metode  yang  digunakan  untuk memahami  pendapat  individu  melalui  platform jejaring  sosial.  Dengan  menggunakan  analisis sentimen media sosial, kita dapat mengidentifikasi dan menganalisis ekspresi emosional, opini, atau tanggapan  seseorang  terhadap  topik  tertentu  yang
dibagikan melalui media sosial [3]. Analisis sentimen adalah  suatu  proses  pengolahan  data  tekstual  yang bertujuan  untuk  memahami,  mengekstraksi,  dan mengolah  informasi  yang  terkandung  dalam  rumor kontroversial.  Melalui  analisis  sentimen,  kita  dapat mengidentifikasi sentimen atau pendapat yang terkait dengan  rumor  tersebut,  baik  itu  positif,  negatif,  atau netral.  Proses  analisis  sentimen  ini  membantu  kita dalam  memahami  dan  memperoleh  informasi  yang relevan  dari  data  tekstual,  sehingga  dapat  membantu dalam  mengatasi  rumor  kontroversial  dengan  lebih baik  [4].  Meskipun  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  klasifikasi  di  dunia  nyata,  pengklasifikasi berbasis  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  tetap menghasilkan  solusi  yang  dapat  diimplementasikan [5]. Algoritma Naive Bayes memiliki kinerja yang luar biasa dalam melakukan klasifikasi. Untuk memastikan model Naive Bayes dapat bekerja dengan baik dalam mengklasifikasikan  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya, penting untuk membagi data menjadi dua bagian,  yaitu  data  pelatihan  (training)  dan  data pengujian (testing)  [6]. Pembagian data  menjadi data training  dan  data  testing  memiliki  peranan  penting dalam  mencegah  overfitting,  di  mana  model  Naive Bayes  dapat  menjadi  terlalu  terfokus  pada  data pelatihan  sehingga  tidak  mampu  mengklasifikasikan data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya  dengan akurasi yang tinggi [7]. Dengan melakukan pembagian data  tersebut,  kita  dapat  memastikan  bahwa  model Naive Bayes yang telah dibentuk mampu mengklasifikasikan  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  [8]. Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  sentimen terhadap tweet di platform Twitter untuk mengklasifikasikan  opini  dan  komentar  terkait Pemilihan Umum 2024. Data yang dikumpulkan akan diolah menggunakan algoritma Naive Bayes.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pemilihan Umum (Pemilu)
Pemilu  atau  pemilihan  umum  adalah  salah  satu sarana  kedaulatan  atau  pesta  demokrasi  dari  rakyat untuk  memilih  wakilnya  seperti  anggota  Dewan Perwakilan Rakyat (DPR), anggota Dewan Perwakilan Daerah  (DPD),  Presiden,  dan  Wakil  Presiden  yang dimana  pelaksanaanya  dapat  dilangsungkan  dengan cara  langsung,  umum,  bebas,  rahasia,  jujur,  dan  adil atau yang disebut dengan Luber Jurdil dalam Negara Kesatuan  Republik  Indonesia  yang  didasarkan  pada UUD Negara Republik Indonesia tahun 1945.

## 2.2. Twitter
Media  sosial  Twitter  adalah  alat  jejaring  sosial gratis  yang  memungkinkan  orang  untuk  berbagi informasi,  dalam  umpan  berita real  time melalui posting  komentar  singkat  tentang  pengalaman  dan pemikiran  mereka  Pesan  publik  yang  dikirim  dan diterima melalui Twitter atau tweet dibatasi tidak lebih dari  140  karakter  dan  dapat  menyertakan  tautan  ke blog, halaman web, gambar, video, dan semua materi
lainnya  secara  online.  Sebagai  alat  komunikasi, Twitter  memungkinkan  pertukaran  ide  bebas  secara nasional dan global, antara orang-orang  yang tertarik pada  bidang  keahlian  yang  sama,  serta  memberikan kesempatan untuk terlibat dalam debat kritis [1].

## 2.3. Data Mining
Data  Mining  adalah  sebuah  proses  dalam menemukan  pola  yang  sangat berguna  dan  juga menemukan  suatu  tren  di  dalam  data  set  yang berukuran  besar  [2].  Menurut  Pregibin  data  mining sendiri  merupakan  gabungan  dari  ilmu  statistika, Artificial  Intelligence ,  dan database  riset [3].  Tugas data  mining terbagi  kedalam  enam  bagian,  yaitu deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  clustering, dan asosiasi [4].

## 2.4. Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  mencakup  berbagai  bidang diantaranya Natural  Language  processing , text mining , dan komputasi linguistik yang bertujuan untuk menganalisis suatu sentimen atau pendapat seseorang mengenai  suatu  topik  tertentu.  Sedangkan  menurut (Andika  et  al.,  2019)  Analisis  sentimen  ialah kombinasi  dari  tiga  metode,  yaitu natural  language processing , information retrieval ,  dan data mining . Tujuannya  untuk  mengelola  dan  menganalisa sentimen,  emosi,  dan  pendapat  yang  disampaikan mengenai  entitas  tertentu  dalam  bentuk  data  teks. Tugas dasar analisis sentimen ialah mengklasifikasikan  kategori  teks  dalam  dokumen, kalimat,  atau  opini  untuk  memahami  data  yang memiliki makna positif,  negatif dan netral [5].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  langkah  awalnya  adalah mengumpulkan  data  dengan  melakukan  crawling menggunakan  Python  dan  mengakses  API  Twitter. Metode penelitian yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD), yang terdiri dari lima tahapan  utama,  yaitu  Seleksi  Data,  Pra-Pemrosesan, Transformasi,  Data  Mining,  dan  Evaluasi.  Setiap tahapan  memiliki  perannya  sendiri  dalam  proses penelitian,  termasuk  seleksi  data,  pra-pemrosesan data,  transformasi  data,  penambangan  data,  dan evaluasi  hasil  yang  diperoleh  [9].  Pada  tahapan Preprocessing ,  dilakukan  penggunaan  proses  Text Mining  untuk  membersihkan  data  yang  telah dikumpulkan.  [2].  Untuk  mempermudah  pemahaman tentang alur penelitian, terdapat gambar 1 di bawah ini yang  menjelaskan  secara  visual  tentang  proses penelitian.

## Gambar 1. Metode Penlitian

## 3.1. Data Selection
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  adalah  seleksi data, di mana kami menggunakan teknik crawling data untuk  mengumpulkan  informasi  yang  relevan  dari media  sosial  terkait  dengan  pertanyaan  penelitian, terutama  terkait  Pemilihan  Umum  2024.  Kami mengumpulkan  tweet  yang  berkaitan  dengan  topik tersebut  dengan  melakukan  pencarian  menggunakan Twitter API.

## 3.2. Pre Processing
Sebelum melakukan klasifikasi, data perlu diatur dan dibersihkan selama tahap pra-processing melibatkan langkah-langkah berikut ini: a. Cleaning Proses pembersihan data melibatkan penghapusan emotikon atau simbol tambahan yang tidak relevan atau tidak diperlukan.
b. Case Folding Dalam  langkah  pertama  dari  prosedur  ini, dilakukan  upaya  untuk  mengubah  teks  menjadi huruf kecil atau merendahkan teks.
c. Tokenizing
Tahap  berikutnya  adalah  tokenisasi,  di  mana kalimat akan dipisahkan  menjadi kata-kata secara individu.  Dengan  menggunakan  metode  ini, kalimat dapat dipecah menjadi unit-unit kata yang terpisah, memungkinkan untuk analisis lebih lanjut pada tingkat kata..
d. Stopword Removal Untuk melakukan penghapusan stopword, terdapat sebuah daftar  yang berisi 32 stopword  yang telah disediakan. Stopword ini akan menghapus kata apa pun  dalam  data  yang  juga  terdaftar  dalam  daftar tersebut.
e. Stemming Prosedur  yang  dilakukan  untuk  menghilangkan imbuhan  adalah  dengan  menghapus  imbuhan setelah  melakukan  tokenisasi.  Dalam  langkah  ini, imbuhan  pada  hasil  token  akan  dihapus  untuk
mendapatkan  bentuk  dasar  atau  kata  dasar  dari setiap kata yang ada.
3.3. Transformation Data Setelah dokumen telah diproses dan dimodifikasi, tahap selanjutnya adalah mengubah teks menjadi  data  numerik  yang  dapat  secara  akurat mewakili  dokumen  tersebut.  Salah  satu  metode pembobotan yang digunakan adalah Term Frequency- Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF),  yang memberikan nilai bagi setiap kata yang mengindikasikan  seberapa  sering  kata  kunci  atau istilah lain muncul dalam dokumen tersebut [10].

## 3.4. Data Mining
Langkah berikutnya adalah data mining, di mana data mentah diubah menjadi informasi yang berharga. Pada  tahap  ini,  tujuannya  adalah  untuk  menemukan dan  menganalisis  pola  tersembunyi  dalam  jumlah besar data guna mendapatkan wawasan yang berguna dan  bermanfaat  [11]  Dalam  langkah  ini,  digunakan pendekatan klasifikasi untuk mengkategorikan sekumpulan  sentimen  ke  dalam  kelompok  positif, negatif,  dan  netral.  Salah  satu  algoritma  klasifikasi yang  digunakan  adalah  Naive  Bayes  berdasarkan teorema Bayes. Data yang telah disiapkan akan dibagi menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian  sebagai  bagian dari proses klasifikasi.

## 3.5. Evaluation
Pada langkah terakhir, model yang telah dibentuk akan dievaluasi untuk memastikan konsistensi dengan hipotesis  sebelumnya.  Untuk  mengukur  akurasi algoritma,  kami  menggunakan  confusion  matrix. Confusion  matrix  digunakan  untuk  menggambarkan prediksi  model  dan  seberapa  baik  metode  tersebut diterapkan.  Dengan  menggunakan  confusion  matrix, kita  dapat  menganalisis  kinerja  model  dalam  empat dimensi dan mendapatkan pemahaman yang lebih jelas tentang performa yang dicapai:
a. Akurasi : Untuk mengukur sejauh mana nilai yang diharapkan  dan  nilai  aktual  memiliki  kemiripan satu sama lain.
b. Presisi :  Untuk  mengevaluasi  keakuratan  atau presisi suatu model berdasarkan prediksi positifnya. Presisi adalah metrik yang berguna saat model memiliki tingkat Positif Palsu yang tinggi.
c. Recall : Untuk menilai berapa banyak nilai Positif Aktual  yang  telah  dikenali  sebagai  True  Positif oleh model melalui pelabelan. Recall adalah metrik yang digunakan saat terdapat tingkat False Negatif yang tinggi. Recall menjadi metrik penting dalam menentukan model yang terbaik.
d. F-Measure : Perbandingan antara presisi dan recall dapat  diukur  menggunakan  F1-score,  yang merupakan  perolehan  hasil  rata-rata  tertimbang dari  kedua  metrik  tersebut.  F1-score  memberikan gambaran  keseluruhan  tentang  keseimbangan antara  presisi  dan  recall  dalam  penilaian  kinerja model.

## F. Receiver Operating Characteristic (ROC)
Kurva ROC adalah grafik yang menggambarkan hubungan antara spesifisitas (nilai benar negatif) pada sumbu  x  dan  sensitivitas  (nilai  benar  positif)  pada sumbu y. Kurva ROC sering digunakan karena dapat digunakan  untuk  memvalidasi  hasil  prediksi  dan memilih klasifikasi berdasarkan kinerja algoritma. Di dalam  kurva  ROC,  terdapat  nilai  Area  Under  Curve (AUC) yang mewakili bagian dari area persegi dengan nilai  antara  0  hingga  1.  Nilai  AUC  dapat dikelompokkan ke dalam beberapa kategori berikut ini [7] :
a. 0.90 – 1.00 = Excellent Classification
b. 0.80 – 0.90 = Good Classification
c. 0.70 – 0.80 = Fair Classification
d. 0.60 – 0.70 = Poor Classification
e. 0.50 – 0.60 = Failur Classification

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen terhadap  data  tweet  terkait  pemilihan  umum  2024. Data  tweet  tersebut  kemudian  diklasifikasikan  ke dalam  tiga  kelas,  yaitu  positif,  negatif,  dan  netral, dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naive Bayes  Classifier.  Evaluasi  sistem  dilakukan  dengan menggunakan  Confusion  Matrix  untuk  mendapatkan nilai akurasi, presisi, recall, dan f-measure dari model tersebut.

## 4.1. Data Selection
Dataset  awal  yang  diperoleh  melalui  teknik Crawling data adalah  koleksi  tweet dari  media sosial Twitter  dengan  kata  kunci  "Pemilihan  Umum  2024" dalam bahasa Indonesia. Proses pengambilan data ini dilakukan  melalui akses Twitter API. Contoh sampel dari  dataset  awal  yang  dihasilkan  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Dataset hasil crawling
Data  awal  yang  dihasilkan  melalui  proses Crawling  memiliki  total  6000  data.  Proses  Crawling dilakukan  dalam  rentang  waktu  mulai  dari  tanggal  9 Februari hingga 25 Mei 2023. Dataset ini terdiri dari beberapa  atribut,  termasuk  username,  tweetcreatedts (tanggal  dan  waktu  tweet  dibuat),  dan  text  (isi  teks tweet).  Informasi  lebih  rinci  tentang  setiap  atribut tersebut dapat ditemukan di Tabel 1.

## Tabel 1. Atribut pada Dataset
No Atribut Penjelasan 1 Username Username dari akun Twitter yang membuat cuitan tersebut. 2 Text Merupakan cuitan dari pengguna Twitter
3 Tweetcreatedts Waktu dan tanggal dari pembuatan cuitan tersebut.
Data yang telah di-crawling masih dalam bentuk yang tidak terstruktur dan mengandung banyak noise, seperti tanda baca, angka, simbol, dan kata-kata tidak baku  yang  tidak  diperlukan  dalam  proses  klasifikasi. Oleh  karena  itu,  dataset  ini  akan  melalui  tahap  Pre- Processing selanjutnya untuk diolah lebih lanjut.

## 4.2. Hasil Pre processing
Berikut  ini  adalah  contoh  hasil  pengambilan sampel  teks  yang  akan  diproses  melalui  tahap preprocessing.  Dimulai  dari  data  asli  yang  diperoleh dari  proses  crawling  data,  kemudian  dilanjutkan dengan proses case  folding, tokenizing, penghapusan stopword, dan stemming. Informasi lebih lanjut dapat ditemukan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Sample Text Preprocessing Content Data Mentah Ngeri!! Polri Temukan Skandal Indikasi Dana Politik Dari Jaringan Narkotika Untuk Peserta Pemilu 2024 https://t.co/XwYLkWIaDA Cleaning Ngeri Polri Temukan Skandal Indikasi Dana Politik Dari Jaringan Narkotika Untuk Peserta Pemilu 2024 Case Folding ngeri polri temukan skandal indikasi dana politik dari jaringan narkotika untuk peserta pemilu 2024 Tokenizing ‘ngeri’, ‘polri’, ‘temukan’, ‘skandal’, ‘indikasi’, ‘dana’,’politik’, ‘dari’, ‘jaringan’, ‘narkotika’ ‘untuk’, ‘peserta’,’pemilu’ Stopword Removal ‘ngeri’, ‘polri’, ‘temu’, ‘skandal’, ‘indikasi’, ‘dana’, ‘politik’, ‘jaring’,’narkotika’,’serta’,’pemilu’ Stemming ‘ngeri’, ‘polri’, ‘skandal’, ‘indikasi’, ‘dana’, ‘politik’, ‘jaring’, ‘serta’, ‘pemilu’
4.3. Transformat ion Data
Setelah  melalui  tahap  preprocessing,  langkah berikutnya  adalah  tahap  transformasi  data.  Sebelum melakukan  transformasi  data,  dilakukan  proses pembobotan sentimen untuk memberi label pada data. Proses  ini  melibatkan  penghitungan  skor  sentimen dengan mencari jumlah kata yang bersentimen positif dan kata yang bersentimen negatif dalam dataset. Skor sentimen  diperoleh  dari  jumlah  polaritas  sentimen positif dan negatif yang terdapat dalam dataset. Dalam penelitian ini, digunakan kamus Lexicon dan Negative Word  yang  telah  digunakan  dalam  penelitian sebelumnya  [12]  dalam  rangka  memberikan  bobot yang lebih signifikan pada sentimen dari setiap tweet
dan  mengevaluasi  sentimen  tersebut.  Langkah selanjutnya adalah perhitungan skor sentimen dengan menghitung  polaritas  setiap  kalimat  yang  terdapat dalam  data  tweet  tersebut.  Hasil  dari  pembobotan sentimen  menggunakan  kamus  lexicon  dan  negative words  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Dengan menggunakan metode ini, komputer dapat memberikan  penilaian  yang  lebih  baik  terhadap sentimen yang terdapat dalam data tweet.
Gambar 3. Hasil Pembobotan Sentimen
Selanjutnya sentimen dapat ditemukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Jumlah Pada Setiap Label Label/Kelas Jumlah Positif 331 Negatif 261 Netral 825 Total 1417
pembobotan  sentimen  menggunakan  kamus lexicon  dan  negative  words,  selanjutnya  adalah melakukan  pembobotan  dengan  menerapkan  metode TF IDF.

## Gambar 4. Hasil Pembobotan TF-IDF
Gambar  4  menampilkan  daftar  kata/term  yang ada  dalam  korpus,  diurutkan  secara  alfabetis,  dan dihitung  kemungkinan  kemunculan  kata  tersebut dalam dokumen.

## 4.4. Data Mining
Tahap ini melibatkan klasifikasi data menggunakan model Multinomial Naive Bayes, yang merupakan  salah  satu  algoritma  Naive  Bayes  yang diimplementasikan menggunakan library sklearn pada Python.  Implementasi  algoritma  Multinomial  Naive Bayes dapat ditemukan dalam Gambar 4 berikut.
Gambar 5. Library Multinomial Bayes
Dalam penelitian ini, data diproses menggunakan algoritma Naive Bayes dengan skenario 90:10, 80:20, 70:30,  dan  60:40.  Naive  Bayes  classifier  digunakan untuk  mengklasifikasikan  sentimen  terkait  Pemilihan Umum 2024, dan Confusion Matrix digunakan untuk menghasilkan  nilai  akurasi  prediksi  mesin  terhadap data  yang  telah  diproses.  Berikut  adalah  pembagian data menjadi data training dan data testing.
Tabel 4. Tabel Skenario Pembagian Split Data Presentasi Data Jumlah Data Training Testing Training Testing 90% 10% 1275 142 80% 20% 1134 283 70% 30% 992 425 60% 40% 850 567 Total 1417

## 4.5. Evaluation
Setelah selesai pembuatan model, model yang telah dibuat  dari  masing-masing  skenario  akan  diuji.  Hasil uji  model  ini  akan  memberikan  nilai  akurasi,  presisi, recall,  dan  f-measure  (f1-score).  Berikut  ini  adalah hasil  perhitungan  evaluasi  dari  keempat  model skenario yang telah diuji.
a. Skenario 1 (90%:10%)
b. Skenario 2 (80%:20%)
c. Skenario 3 (70%:30%)
d. Skenario 4 (60%:40%)
Gambar 6. Hasil Skenario 90:10
Berdasarkan Gambar 6, hasil klasifikasi menggunakan Naïve Bayes pada perbandingan 90:10 menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  66%,  presisi sebesar  55%,  recall  sebesar  38%,  dan  f-measure sebesar 35%.
Gambar 7. Hasil Skenario 80:20
Dilihat  dari  Gambar  7,  hasil  klasifikasi menggunakan Naïve Bayes pada perbandingan 80:20 menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  63%,  presisi sebesar  50%,  recall  sebesar  37%,  dan  f-measure sebesar 32%.
Gambar 8. Hasil skenario 70:30
Melihat
Gambar 8, hasil klasifikasi menggunakan Naïve Bayes pada perbandingan 70:30 menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  62%,  presisi sebesar  49%,  recall  sebesar  37%,  dan  f-measure sebesar 33%.
Gambar 9. Hasil Skenario 60:40
Dari  Gambar  9,  dapat  dilihat  bahwa  hasil klasifikasi menggunakan Naïve Bayes pada perbandingan  60:40  menunjukkan  nilai  akurasi sebesar 61%, presisi sebesar 48%, recall sebesar 36%, dan f-measure sebesar 30%.
Nilai AUC untuk semua model Multinomial Naive Bayes dapat ditemukan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Nilai AUC Setiap Skenario Skenario AUC Kualitas 90:10 0.71 Good Classification 80:20 0.69 Poor Classification
Skenario AUC Kualitas 70:30 0.69 Poor Classification 60:40 0.66 Poor Classification
Dari  Tabel  5,  hampir  semua  model  skenario menunjukkan  nilai  AUC  dengan  kualitas  poor classification.  Model  skenario  60:40  memiliki  nilai AUC  terendah  sebesar  0.66,  sedangkan  model skenario 90:10 memiliki nilai AUC tertinggi sebesar 0.71 dengan kualitas Good classification. Berikut ini adalah grafik ROC dari model skenario 90:10.
Gambar 10. Grafik ROC Hasil Skenario 90:10
Dalam  Gambar  10,  terdapat  nilai  AUC  untuk masing-masing kelas pada model tersebut. Untuk kelas positif,  nilai  AUC  adalah  0.647  dengan  garis  warna kuning.  Untuk  kelas  netral,  nilai  AUC  adalah  0.711 dengan  garis  warna  hitam.  Sedangkan  untuk  kelas negatif,  nilai  AUC  adalah  0.759  dengan  garis  warna merah  muda.  Berdasarkan  nilai-nilai  ini,  ROC  AUC score pada model tersebut adalah:
ROC AUC Score = 0.647+0.711+0.759 3 =  0.71
Hasil  klasifikasi  analisis  sentimen  terhadap ulasan  tentang  pemilihan  umum  2024  dapat divisualisasikan  menggunakan  word  cloud  untuk memberikan  gambaran  atau  informasi  umum  tentang data  sentimen  terkait  pemilihan  umum  2024.  Berikut ini adalah pembahasan mengenai visualisasi kata-kata dari masing-masing kelas sentimen.
Gambar 11. Wordcloud keyword ‘pemilihan umum 2024’
Dalam Gambar 11, ditampilkan Wordcloud yang menunjukkan  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam dataset.  Kata-kata  yang  paling  sering  muncul  adalah "pemilu",  "presiden",  "indonesia",  dan  "partai". Ukuran kata dalam Wordcloud menunjukkan frekuensi  penggunaannya,  di  mana  kata-kata  dengan ukuran yang lebih besar memiliki frekuensi yang lebih tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa kata-kata tersebut sering digunakan oleh masyarakat dalam mengirimkan cuitan  di  Twitter.  Dapat  disimpulkan  bahwa  dalam sentimen ini, hasil netral mendominasi dalam dataset. Sentimen  netral  mengindikasikan  ketiadaan sentimen yang  kuat,  dengan  tidak  adanya  kecenderungan  yang signifikan  baik  positif  maupun  negatif  dalam  cuitan yang  dikirimkan  oleh  masyarakat  terkait  Pemilihan Umum  2024.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  mayoritas cuitan  yang  dianalisis  tidak  menunjukkan  ekspresi yang  kuat  dalam  mendukung  atau  menentang Pemilihan Umum 2024.

## 5. KESIMPULAN
Memuat Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan beberapa hal, diantaranya:  Dalam  pengolahan  opini  atau  sentimen menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan menggunakan metodologi KDD, data dari media sosial Twitter  telah  diklasifikasikan  ke  dalam  tiga  kelas, yaitu  Positif,  Netral,  dan  Negatif.  Hasil  klasifikasi menunjukkan  bahwa  terdapat  331  label  dengan sentimen  positif,  261  label  dengan  sentimen  negatif, dan  825  label  dengan  sentimen  netral.  Dari  hasil tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  kelas  sentimen  Netral memiliki  jumlah  data  yang  paling  banyak.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  sentimen  terhadap  Pemilihan Umum 2024 cenderung masuk ke dalam kelas Netral. Tingkat  akurasi  analisis  sentimen  pada  Pemilihan Umum  2024  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes diuji dengan menggunakan metode Split data, dengan pembagian  data  menjadi  empat  model,  90:10,  80:20, 70:30,  dan  60:40.  Hasil  pengujian  menggunakan confusion  matrix  untuk  skor  menunjukkan  bahwa model dengan pembagian 90:10 memiliki nilai akurasi tertinggi. Selain itu,  model 90:10 juga  memiliki  nilai presisi  tertinggi.  Selain  menggunakan  confusion matrix,  model  juga  diuji  menggunakan  grafik  ROC. Hasilnya menunjukkan bahwa model dengan pembagian 90:10 memiliki nilai AUC tertinggi, yaitu 0.71,  yang  menunjukkan  kualitas  model  ini  dalam klasifikasi yang baik (good classification).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adiba,  F.  I.,  Islam,  T.,  &  Kaiser,  M.  S.  (2020). Effect of Corpora on Classification of Fake News using Naive Bayes Classifier. Int J Auto AI Mach
Learn , 1 (1), 80. https://www.researchgate.net/publication/35255
1511
[2] Afrizal,  S.,  Irmanda,  H.  N.,  Falih,  N.,  & Isnainiyah,  I.  N.  (2020).  Implementasi  Metode Naïve  Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  Warga
Jakarta  Terhadap. Informatik :  Jurnal  Ilmu Komputer , 15 (3), 157.
https://doi.org/10.52958/iftk.v15i3.1454
[3] Ali Fauzi, M., & Candra Brata, K. (2018). Sistem Temu  Kembali  Informasi  Pasal-Pasal  KUHP (Kitab Undang-Undang Hukum Pidana) Berbasis Android Menggunakan Metode Synonym  Recognition  dan  Cosine  Similarity
Mental Model for foreign Language M-Learning View  project  Twitter  Sentiment  Analysis  View project . February . https://www.researchgate.net/publication/32296 3820
[4] Andika, L. A., Azizah, P. A. N., & Respatiwulan, R.  (2019).  Analisis  Sentimen  Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia  2019  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier. Indonesian  Journal  of  Applied  Statistics , 2 (1), 34. https://doi.org/10.13057/ijas.v2i1.29998
[5] Aulia, G. N., & Patriya, E. (2019). Implementasi Lexicon  Based  Dan  Naive  Bayes  Pada  Analisis Sentimen  Pengguna  Twitter  Topik  Pemilihan Presiden  2019. Jurnal  Ilmiah  Informatika
Komputer , 24 (2), 140–153.
https://doi.org/10.35760/ik.2019.v24i2.2369.
[6] Daniel  T.  Larose,  C.  D.  L.  (n.d.). Discovering Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining .
[7] Maclean,  F.,  Jones,  D.,  Carin-Levy,  G.,  & Hunter, H. (2013). Understanding twitter. British Journal  of  Occupational  Therapy , 76 (6),  295– 298. https://doi.org/10.4276/030802213X137061699 33021
[8] Merawati,  D.,  &  Rino.  (2019).  Penerapan  data mining  penentu  minat  Dan  bakat  siswa  Smk dengan metode C4 . 5. Jurnal Algor , 1 (1), 28–37.
[9] Ratiasasadara,  P.  W.,  Sudarno,  S.,  &  Tarno,  T. (2023). Analisis Sentimen Penerapan Ppkm Pada Twitter  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier Dengan  Seleksi  Fitur  Chi-Square. Jurnal
Gaussian , 11 (4), 580–590.
https://doi.org/10.14710/j.gauss.11.4.580-590
[10] Rozi, I. F., Ardiansyah, R., & Rebeka, N. (2019). Penerapan  Normalisasi  Kata  Tidak  Baku Menggunakan Levenshtein Distance pada Analisa  Sentimen  Layanan  PT.  KAI  di  Twitter.
Seminar Informatika Aplikatif , 106–112. http://jurnalti.polinema.ac.id/index.php/SIAP/art icle/view/563
[11] Stewart,  A.  (2016). Python  Programming: Python Programming for Intermediates .
[12] Sumantri,  R.  B.  B.,  &  Utami,  E.  (2020). Penentuan  Status  Tahapan  Keluarga  Sejahtera Kecamatan  Sidareja  Menggunakan  Teknik  Data Mining.
Respati , 15 (3), 71. https://doi.org/10.35842/jtir.v15i3.375.