Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 183-192 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25667

## Analisis Sentimen Ibu Kota Nusantara menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes
Andra Setiawan 1 , Ryan Randy Suryono 1, *
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia
* Correspondence: ryan@teknokrat.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 4 April 2024 | Revised: 13 April 2024 | Accepted: 20 April 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Kebijakan Pemerintah dalam pemindahan Ibu Kota Nusantara (IKN) dipandang kontroversial, hal ini menimbulkan  beragam  tanggapan  dari  masyarakat,  khususnya  pada  media  sosial  X.  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis sentimen tweet yang berkaitan dengan IKN dan melakukan perbandingan dua algoritma. Pada eksperimen ini berhasil mengumpulkan data tweet mengenai IKN pada aplikasi X sebanyak 5128 data, jumlah data IKN tersebut diklasifikasikan kedalam sentimen positif sebanyak 2598 data dan sentimen negatif sebanyak 1659 data. Untuk menganalisis kedua sentimen tersebut diperlukan pendekatan menggunakan teknik Text Mining dengan membandingkan dua algoritma, yaitu algoritma Support Vector Machine ( SVM ) dan Naive Bayes . Pada penelitian ini dalam meningkatkan kinerja kedua algortima  untuk  mempelajari  suatu  data  diperlukan  optimasi SMOTE yang  bertujuan  mengatasi ketidakseimbangan  data.  Hasil  temuan  kami  menunjukkan  bahwa  algoritma SVM mencapai  akurasi sebesar  84%,  sedangkan  algoritma Naïve  Bayes mencapai  akurasi  sebesar  77%.  Dengan  demikian, dapat disimpulkan bahwa algoritma SVM lebih unggul dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes . Selain  itu,  penggunaan  optimasi SMOTE juga  terbukti  meningkatkan  kemampuan  kedua  algoritma dalam mengidentifikasi sentimen positif, seperti yang terlihat dari nilai precision , recal l, dan F1-Score . Algoritma SVM mencapai precision sebesar  82%, recall sebesar  86%,  dan F1-Score sebesar  84%, sementara algoritma Naïve Bayes memiliki precision sebesar 71%, recall sebesar 92%, dan F1-Score sebesar 80%.
Kata kunci: ibu kota nusantara; support vector machine; naïve bayes; smote; analisis sentimen

## Abstract
The  Government's  policy  of  moving  the  Indonesian  capital  city  (IKN)  is  considered  controversial, sparking various responses from the public, especially on the social media platform X. This research aims to analyze tweet sentiment related to IKN and compare two algorithms. In this experiment, we collected  5,128  tweets  regarding  IKN  from  the  X  application.  The  dataset  was  classified  into  2,598 positive sentiments and 1,659 negative sentiments. To analyze these sentiments, we used Text Mining techniques, comparing the Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes algorithms. To improve the  performance  of  these  algorithms  in  analyzing  the  data,  SMOTE  optimization  was  employed  to address data imbalance. Our findings show that the SVM algorithm achieves an accuracy of 84%, while the  Naive  Bayes  algorithm  achieves  an  accuracy  of  77%.  Thus,  it  can  be  concluded  that  the  SVM algorithm  is  superior  to  the  Naive  Bayes  algorithm.  Furthermore,  the  use  of  SMOTE  optimization proved  to  enhance  the  ability  of  both  algorithms  to  identify  positive  sentiment,  as  evidenced  by  the precision, recall, and F1-Score values. The SVM algorithm achieved a precision of 82%, recall of 86%, and F1-Score of 84%, while the Naive Bayes algorithm achieved a precision of 71%, recall of 92%, and F1-Score of 80%.
Keywords: ibu kota nusantara; support vector machine; naïve bayes; smote; sentiment analysis

## PENDAHULUAN
Pemindahan Ibu Kota bukan merupakan wacana baru di Indonesia, berawal pada tahun 1957 Presiden Soekarno pertama kali mengusulkan ide pemindahan Ibu Kota ke Palangkaraya dengan latar belakang kota yang berlokasi ditengah negara kepulauan Indonesia, namun ide itu tidak pernah terlaksana dan tahun 1964 Soekarno menetapkan Jakarta sebagai Ibu kota. Pada masa  Presiden  Soeharto  tahun  1990  muncul  wacana  pemindahan  ibu  kota  ke  Jonggol. Kemudian pada masa Presiden Susilo Bambang Yudhoyono  ide pemindahan ibu kota kembali mencuat dikarenakan berbagai permasalahan yang ada di Jakarta (Wahyudi et al., 2023).
Pada rapat yang dilakasanakan tanggal 29 April 2019 Presiden Joko Widodo menetapkan pemindahan ibu kota indonesia ke luar pulau jawa, tepatnya di wilayah Kabupaten Penajam Paser  Utara  Provinsi  Kalimantan  Timur  (Septiani  et  al.,  2022).  Menindak  lanjuti  keputusan Presiden tersebut,  tanggal 17 januari 2022  Kepala Bappenas Suharso Monoarfa menetapkan nama  ibu  kota  baru  sebagai  "Nusantara"  pada  rapat  Rancangan  Undang-Undang  Ibu  Kota Negara (RUU IKN) (Sitio et al., 2024).
Pemindahan  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN)  mengundang  beragam  perspektif  dari masyarakat. Dimulai dari penentuan lokasi yang dipandang kontroversial, penetapan Undang- Undang  yang  dianggap  terlalu  tergesa-gesa  dan  belakangan  ini,  pemerintah  juga  mengajak partisipasi  aktif  masyarakat  Indonesia  dalam  mendukung  pembangunan  Ibu  Kota Nusantara (Huda & Yel, 2024). Banyak masyarakat yang mengungkapkan pandangan mereka, baik dalam diskusi langsung maupun melalui media sosial seperti Twitter. Twitter yang sekarang ini telah berganti  nama  menjadi  platform  X  adalah  salah  satu  platform  media  sosial  yang memungkinkan pengguna mengirim pesan singkat atau " tweet " dengan batasan 280 karakter (Lutfiyanto et al., 2021). Pengguna memanfaatkan platform ini untuk membagikan informasi, serta  terlibat  dalam  percakapan  daring  mengenai  berbagai  berita  terkini,  dan  isu-isu  aktual, termasuk  dalam  konteks  pemindahan  ibu  kota  (Normawati &  Prayogi,  2021). maka  dari  itu diperlukan  analisis  sentimen  untuk  mengetahui  arah  dan  tingkat  intensitas  sentimen  positif maupun negatif masyarakat  terhadap kebijakan pemindahan Ibu Kota.
Analisis  sentimen  merupakan  salah  satu  bagian  penting  dari  proses text  mining . Text mining adalah  proses  ekstraksi  informasi  berharga  dari  teks  tidak  terstruktur  menggunakan algoritma  dan  analisis  bahasa  alami  untuk  mengungkap  pola  dan  informasi  penting  yang tersembunyi di dalam teks (Putri et al., 2022). Pada penelitian ini metode klasifikasi digunakan dalam proses analisis sentimen. Klasifikasi dalam text mining adalah proses mengelompokkan dokumen atau teks ke dalam kelas atau kategori tertentu berdasarkan pada karakteristik tertentu yang  terdapat  dalam  teks  tersebut  (Sari  &  Suryono,  2024).  Metode  klasifikasi  ini  sering digunakan untuk menganalisis teks dalam skala besar, seperti klasifikasi sentimen, klasifikasi topik,  atau  identifikasi  spam  dalam  email.  Algoritma  klasifikasi  seperti Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine (SVM),  sering  digunakan  dalam text  mining untuk  memprediksi kategori atau label yang tepat untuk setiap dokumen berdasarkan pada fitur-fitur yang diekstrak dari teks (Singgalen, 2022).
SVM merupakan algoritma klasifikasi yang kuat, cocok untuk data linier dan non-linier, serta  cenderung  menghasilkan  batas  keputusan  yang  optimal  (Sihombing  &  Yuliati,  2021). Naive Bayes adalah sebuah algoritma klasifikasi dalam pembelajaran mesin yang berdasarkan pada Teorema Bayes. Algoritma ini dianggap " naive " karena asumsinya yang sederhana dan independen antar fitur, meskipun di dunia nyata fitur-fitur mungkin saling terkait (Hanafiah et al., 2023). Naïve Bayes salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun efektif, sering memberikan  hasil  yang  memuaskan  terutama  dalam  kasus  dengan  jumlah  fitur  yang  relatif besar dibandingkan dengan jumlah sampel (Sihombing et al., 2021). Dengan memanfaatkan fitur-fitur yang diekstrak dari teks, keduanya dapat memberikan prediksi sentimen yang akurat. Pada penelitian terdahulu terhadap opini masyarakat Indonesia mengenai pemindahan ibu kota melalui  platform  Twitter menggunakan  metode Naïve  Bayes dengan TF-IDF .Hasil  analisis
menunjukkan  sentimen  negatif  merupakan  yang  paling  dominan  dalam  opini  masyarakat terkait  pemindahan  ibu  kota.  Akurasi  tertinggi  sebesar  60.66%,  Presisi  sebesar  66,67%  dan Recall sebesar 66,67% Dengan membagi data menjadi 80% untuk data training dan 20% untuk data testing. (Kurniawan & Waluyo, 2022).
Pada penelitian lainnya yang membahas analisis sentimen terhadap Popularitas Aplikasi Moodle  Dan  Edmodo  dengan  penggunaan  algoritma Support  Vector  Machine .  Dapat disimpulkan bahwa pengguna cenderung memberikan sentimen positif lebih tinggi terhadap aplikasi Edmodo daripada aplikasi Moodle. Persentase sentimen positif pada Edmodo adalah 67%, dengan akurasi 83,7%, precision 93%, recall 82%, dan f1-score 87%. Sementara Moodle, persentase sentimen negatif adalah 67%, dengan akurasi 81,6%, precision 79%, recall 100%, dan f1-score 88% (Yolanda et al., 2022). Dari hasil beberapa temuan sebelumnya dapat dilihat bahwa  penelitian  analisis  sentimen  sebelumnya  hanya menggunakan  satu  metode,  dan tidak menggunakan  optimasi SMOTE untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data,  oleh  karena  itu penelitian saat ini membandingkan kedua metode algoritma SVM dan Naïve bayes.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat  terhadap  kebijakan pemindahan ibu kota dengan melakukan perbandingan algoritma SVM dan Naïve Bayes yang dikombinasikan  dengan Synthetic  Minority  Oversampling  Technique ( SMOTE )  untuk menangani  masalah  ketidakseimbangan  data,  dan  berupaya  untuk  menemukan  algoritma klasifikasi  yang  paling  optimal  dan  perbandingan  akurasi,  presisi, recall dan F1-Score dari kedua algoritma tersebut.

## METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dalam topik analisis sentimen sampel data diperoleh dari platform twitter menggunakan kata kunci “Ibu Kota Nusantara”. Peneliti akan  mengeksplorasi  beragam  perspektif,  dan  pandangan  yang  tercermin  dalam tweet-tweet pengguna. Adapun alur dalam penelitian ini mencakup 7 tahapan, yaitu Data collection , Data preprocessing , Labelling ,  kemudian future  extraction dengan TF-IDF , Handle  imbalance dengan penerapan optimasi SMOTE , lalu Classification Model menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine, dan  tahapan  terakhir Evaluation  Model .  Gambar  1 merupakan skema dari penelitian ini.
Gambar 1 . Skema penelitian
Pada  eksperimen  ini  diperoleh  dataset melalui  proses crawling dari  platform  media  sosial twitter menggunakan library Harvest dengan  memanfaatkan  Bahasa  pemrograman Pyhton . Data  berupa tweet pengguna  menggunakan  Bahasa  Indonesia  dengan  kata  kunci  “Ibu  Kota Nusantara”. Pengambilan data dimulai dari rentang waktu januari hingga maret 2024 dengan jumlah data yang didapatkan sebanyak 5128 data tweet . Setelah data didapatkan selanjutnya pada  tahap  awal  dalam  analisis  data  yaitu preprocessing. Tahap  ini  mencakup  berbagai tindakan  seperti data  cleaning yang  berfungsi  untuk  membersihkan  data  dari  tanda  baca, simbol,  Uniform  Resource  Locator  (URL),  data  duplikat,  dan  data  kosong. Case  folding
merupakan proses untuk mengubah semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil. Tokenizing berfungsi untuk memecah suatu kalimat menjadi unit-unit kecil atau token . Filtering digunakan untuk  meyaring  suatu  kata  yang  tidak  dibutuhkan,dan  proses  terakhir  dalam  preprocessing yaitu stemming merupakan  proses  untuk  menghilangkan  awalan  atau  akhiran  kata  dalam sebuah kata sehingga hanya tersisa bentuk dasarnya atau kata dasar (Hendrawan et al., 2022). Setelah melalui tahapan preprocessing data akan diberikan kategori yang berbentuk label. Proses  pelabelan  data  menggunakan  pustaka texblob yang  menghasilkan  label  dengan sentimen positif dan negatif. Pada label sentimen negatif menghasilkan 2598 data dan sentimen positif 1695 data. Dengan hasil yang diperoleh dari proses pelabelan terjadi ketidakseimbangan data oleh karena itu perlu dilakukan proses Handle Imbalance menggunakan SMOTE. SMOTE merupakan  teknik  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  mesin  untuk  mengatasi ketidakseimbangan  kelas  dalam  data  (Hidayatullah  et  al.,  2023).  Pada  tahapan  selanjutnya untuk menilai pentingnya suatu kata dalam sebuah dokumen dilakukan proses ekstraksi fitur menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency ( TF-IDF ). Metode TF- IDF memberikan bobot yang lebih besar untuk kata-kata yang muncul sering dalam sebuah dokumen tetapi jarang di seluruh koleksi dokumen. Ini membantu menentukan kata-kata yang paling  penting  dalam  sebuah  dokumen  dengan  memperhitungkan  kedua  faktor  tersebut (Rahayu  et  al.,  2022).  Pada  proses  klasifikasi  model  digunakan  algoritma Support  Vector Machine dan Naïve Bayes .
SVM merupakan  algoritma  pada  pemodelan  klasifikasi  yang bertujuan  untuk memisahkan  dua  kelas  dengan  membuat  hyperplane  yang  memiliki  margin  maksimum  di antara  kelas-kelas  tersebut  dalam  ruang  fitur. SVM bekerja  dengan  menemukan hyperplane terbaik yang memaksimalkan jarak antara titik-titik data terdekat dari kedua kelas, yang disebut support  vectors .  Algoritma  ini  efektif  dalam  menangani dataset dengan  dimensi  tinggi  dan dapat  bekerja  dengan  baik  dalam  kasus  jumlah  fitur  lebih  besar  dari  jumlah  sampel  data. Selanjutnya algoritma Naive bayes merupakan sebuah algoritma klasifikasi yang berdasarkan pada  teorema  Bayes  dengan  asumsi  independensi  antara  fitur-fitur  (Saputra  &  Noor  Hasan, 2023). Naive  bayes memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  untuk  memprediksi  kelas  dari sebuah data berdasarkan pada distribusi probabilitas dari fitur-fiturnya.
Tahap  akhir  penelitian  ini  mengevaluasi  kinerja  model  klasifikasi,  menggunakan confusion matrix untuk membandingkan prediksi model dengan nilai sebenarnya dari data uji. Dengan menggunakan confusion matrix , peneliti mampu mengukur berbagai metrik evaluasi seperti akurasi, presisi , recall , dan F1-Score , yang memberikan pemahaman yang lebih holistik tentang kemampuan model dalam mengklasifikasikan berbagai kelas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari tweet pengguna media sosial Twitter  dengan  menggunakan  metode crawling menggunakan  kata  kunci  "Ibu  Kota Nusantara". Total terdapat 5128 tweet yang dikumpulkan dari rentang waktu Januari hingga Maret 2024. Selanjutnya data yang didapatkan akan masuk pada tahap preprocessing. Tabel 1 menunjukkan  hasil  dari  proses preprocessing data  yang  melibatkan  beberapa tahapan.  Pada data  cleaning merupakan  tahapan  menghapus  tanda  baca,  simbol  dan  URL,  kemudian case folding mengubah semua huruf menjadi huruf kecil, lalu tahapan tokenizing memecah kalimat menjadi  kata  individu,  kemudian  tahapan filtering yang  menghapus  kata-kata  yang  tidak penting pada tokenizing dan yang terakhir tahapan stemming yang menghapus kata imbuhan dan menjadi kata dasar. Setelah melalui proses preprocessing data teks dapat menjadi lebih terstruktur, bersih, dan siap untuk proses analisis sentimen Hal ini membantu meningkatkan kualitas dan akurasi hasil analisis serta efisiensi dalam pengolahan data.
Tabel 1. Hasil preprocessing
Tahapan Hasil Data Tweet @SadikGalib Dukungan terhadap IKN menunjukkan bahwa masyarakat Indonesia memiliki semangat untuk mengatasi berbagai permasalahan dan menggapai cita-cita bersama Data cleaning Dukungan terhadap IKN menunjukkan bahwa masyarakat Indonesia memiliki semangat untuk mengatasi berbagai permasalahan dan menggapai cita cita bersama Case folding dukungan terhadap ikn menunjukkan bahwa masyarakat indonesia memiliki semangat untuk mengatasi berbagai permasalahan dan menggapai cita cita bersama Tokenizing ['', 'dukungan', 'terhadap', 'ikn', 'menunjukkan', 'bahwa', 'masyarakat', 'indonesia', 'memiliki', 'semangat', 'untuk', 'mengatasi', 'berbagai', 'permasalahan', 'dan', 'menggapai', 'cita', 'cita', 'bersama'] Filtering ['', 'dukungan', 'terhadap', 'ikn', 'menunjukkan', 'bahwa', 'masyarakat', 'indonesia', 'memiliki', 'semangat', 'mengatasi', 'berbagai', 'permasalahan', 'menggapai', 'cita', 'cita', 'bersama'] Stemming dukung hadap ikn menunjuk bahwa masyarakat indonesia miliki semangat atasi bagai masalah gapai cita cita bersama
Setelah  melalui  semua  tahapan  selanjutnya  dalam  penelitian,  jumlah  data  berkurang menjadi 4293 tweet . Dari jumlah tersebut, terdapat 1695 tweet yang diklasifikasikan sebagai sentimen  positif  dan  2598  tweet  sebagai  sentimen  negatif.  Dengan  hasil  tersebut Ketidakseimbangan  data  antara  sentimen  positif  dan  negatif  dapat  mengakibatkan  model algoritma  seperti Support  Vector  Machine dan Naïve  Bayes cenderung  lebih  terlatih  untuk mengenali kata-kata yang bersifat negatif. Hal ini dapat meningkatkan akurasi dan performa klasifikasi  untuk  sentimen  negatif.  Oleh karena itu  dalam  penelitian  ini,  dilakukan  optimasi menggunakan metode SMOTE untuk menyeimbangkan jumlah data antara sentimen positif dan negatif,  sehingga  model  tidak  cenderung  mendominasi  satu  sentimen  tertentu.  Dengan menerapkan  optimasi SMOTE ,  jumlah  data  minoritas  akan  diperbesar  sehingga  seimbang dengan  jumlah  data  mayoritas.  Berikut  gambar  hasil  dari  perbandingan  klasifikasi  dengan optimasi SMOTE .

## Gambar 2 . Perbandingan klasifikasi sentimen
Berdasarkan hasil yang terlihat pada gambar 2 menghasilkan klasifikasi sentimen data sebelum optimasi SMOTE dan sesudah optimasi SMOTE . Sebelum penerapan optimasi SMOTE hasil
sentimen  negatif  sebanyak  2598  data  dan  sentimen  Positif  sebanyak  1695  data,  setelah penggunaan  optimasi SMOTE jumlah  sentimen  akan  sama  yaitu  2598  data.  Hal  ini menyebabkan  model  algoritma  menjadi  lebih  seimbang  dalam  mempelajari  sentimen,  tanpa adanya data yang mayoritas atau minoritas.
Pada tahap pengujian dalam penelitian ini dilakukan perbandingan antara algoritma SVM dan Naive bayes dengan penggunaan 80% sebagai data training dan 20% sebagai data testing. Data  yang  digunakan  mencakup  dua  kondisi,  yaitu  sebelum  dan  setelah  dilakukan  optimasi SMOTE untuk  menemukan  kinerja  algoritma  terbaik.  Berikut  merupakan  tabel  hasil  dari perbandingan klasifikasi SVM dan naïve bayes dengan SMOTE dan tanpa SMOTE .
Tabel 2 . Hasil klasifikasi Report Support Vector Machine Naïve Bayes Sebelum SMOTE  Sesudah SMOTE  Sebelum SMOTE Sesudah SMOTE Positif Negatif Positif Negatif  Positif Negatif Positif Negatif Akurasi 0,77 0,84 0,73 0,77 Presisi 0,76 0,78 0,82 0,85 0,83 0,71 0,71 0,88 Recall 0,61 0,88 0,86 0,81 0,40 0,95 0,92 0,61 F1-Score 0,68 0,83 0,84 0,83 0,54 0,81 0,80 0,72
Pada  tabel  2  hasil  eksperimen  komparasi  dari  kedua  algoritma  menunjukan  bahwa pengaruh  optimasi SMOTE terhadap  performa  kinerja  model  mengalami  peningkatan.  pada algoritma SVM terjadi peningkatan nilai akurasi 77% menjadi 84% setelah penerapan SMOTE . Disisi lain algoritma naïve bayes juga mengalami peningkatan nilai akurasi 73% menjadi 77% setelah penerapan SMOTE .
Pada  algoritma  SVM  dengan  sentimen  positif  juga  mengalami  peningkatan  dalam  hal nilai presisi 76% menjadi 82%, nilai recall 61% menjadi 86%, dan nilai F1-Score 68% menjadi 84%. Sedangkan pada algoritma naïve bayes terjadi penurunan dalam nilai presisi 83% menjadi 71%, namun terjadi peningkatan pada nilai recall 40% menjadi 92% dan nilai F1-Score 54% menjadi 80%. Selain itu, dalam eksperimen penelitian juga terdapat perbandingan confusion matrix antara kedua algoritma. untuk memahami lebih lanjut sejauh mana kinerja model dalam mengklasifikasikan  sentimen.  Ini  memberikan  gambaran  menyeluruh  tentang  seberapa  baik model dapat mengenali sentimen positif dan negatif.
Gambar 3 . Confusion matrix sebelum smote
Terlihat  pada  gambar  3  bahwa  sebelum  penerapan  optimasi  SMOTE  kedua  algoritma lebih  dominan  dalam  memprediksi  kata  dengan  nilai  sentimen  negative  terkait  IKN.  Pada
Algoritma SVM nilai True Negatif 461 dan False Negatif 63 sedangkan nilai True Positif 204 dan False Negatif 131. Di sisi lain pada algoritma Naïve bayes nilai True Negatif 496 dan False Negatif 28 sedangkan True Positif 134 dan False Negatif 201.
Gambar 4. Hasil confusion matrix
Gambar 4 menunjukan setelah eksperimen menggunakan optimasi SMOTE dilakukan, kedua algoritma menunjukkan peningkatan yang lebih optimal dalam memprediksi setiap kata. Hasil eksperimen ini menunjukkan bahwa kedua algoritma mengalami peningkatan signifikan, terutama  dalam  nilai  True  Positif.  Setelah  optimasi  SMOTE,  algoritma  Support  Vector Machine  mengalami  peningkatan  nilai  True  Positif  dari  204  menjadi  458  data,  sedangkan algoritma Naive Bayes menunjukkan peningkatan nilai True Positif dari 134 menjadi 488 data.
Pada  eksperimen  yang  telah  dilakukan  kami  juga  juga  memanfaatkan  visualisasi wordcloud untuk analisis data teks.Wordcloud merupakan representasi visual dari teks di mana kata-kata yang paling sering muncul dalam teks diberikan penekanan visual yang lebih besar dibandingkan dengan kata-kata yang jarang muncul. Dalam wordcloud , ukuran dan warna kata- kata  diatur  berdasarkan  frekuensi  kemunculan  kata  tersebut  dalam  teks  seperti  kata  “ikn”. Gambar 5 merupakan hasil visualisasi wordcloud semua sentimen.
Gambar 5 . Visualisasi wordcloud

## Pembahasan
Berdasarkan hasil eksperimen dalam membandingkan algoritma SVM dan Naïve bayes mengenai  analisis  sentimen  Ibu  Kota  Nusantara.  Data  yang  diperoleh  mengalami ketidakseimbangan pada sentimen positif dan negatif, hal ini mengakibatkan kedua algoritma belum  mampu  secara  optimal  untuk  membandingkan  kata.  Oleh  karena  itu  maka  dilakukan optimasi SMOTE (Nugroho & Rilvani, 2023) . SMOTE bekerja dengan menciptakan sampel sintetis  dari  kelas  minoritas,  sehingga  meningkatkan  jumlah  sampel  dalam  kelas  tersebut.
Dengan cara ini, SMOTE membantu mendorong model untuk belajar dengan lebih baik dari kelas minoritas, sehingga meningkatkan kemampuannya untuk membedakan kata yang jarang muncul  (Anjani  et  al.,  2023).  Optimasi  SMOTE  berdampak  signifikan  dalam  membantu algoritma  membedakan  kata,  Hal  ini  terbukti  dari  gambar  4  perbandingan confusion  matrix kedua algoritma menampilkan bahwa algortima  SVM dan Naïve bayes lebih optimal dalam menentukan kata dalam nilai True Positif.
Pada  eksperimen  dalam  membandingkan  algoritma  SVM  dan  Naïve  bayes  dengan menerapkan  optimasi SMOTE menunjukan  bahwa  algoritma  SVM  lebih  unggul,  hal  ini dikarenakan SVM cenderung  memberikan  lebih  banyak  perhatian  pada  kelompok  minoritas dalam  proses  pembuatan  keputusan  karena  fokusnya  pada  penemuan hyperplane yang memaksimalkan margin pada setiap sentimen. Ini berarti SVM secara alami lebih cenderung untuk  membedakan  antara  kelas-kelas  yang  kurang  umum.  Akurasi  algoritma  SVM  setelah dilakukan  optimasi  SMOTE  mencapai  84%,  merupakan  yang  tertinggi.  Analisis  juga menunjukkan bahwa kedua algoritma memiliki keunggulan pada presisi dan recall untuk kedua kelas  sentimen  positif  dan  negatif.  Oleh  karena  itu, F1-Score digunakan  sebagai  indikator kinerja model dikarenakan F1-Score menghitung nilai  dari presisi dan recall , sehingga nilai F1-Score dapat  dijadikan  indikator  untuk  menentukan  algoritma  terbaik  dimana  dalam penelitian ini  SVM mencapai nilai F1-Score sebesar 84%, sehingga menunjukkan performa yang sangat baik dibandingkan Naïve Bayes yang memiliki nilai F1-Score 80%.
Pada penelitian yang dibahas, terdapat beberapa perbedaan signifikan dan peningkatan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan algoritma Naïve Bayes (Kurniawan & Waluyo, 2022) dan algoritma SVM (Yolanda et al., 2022). Pertama, penelitian ini memperluas cakupan dengan membandingkan dua algoritma klasifikasi yang berbeda, yaitu SVM dan Naïve Bayes, dalam konteks analisis sentimen terkait pemindahan IKN. Selain itu, penggunaan teknik optimasi  SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan data memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan  performa  kedua  algoritma.  Temuan  ini menunjukkan bahwa algoritma  SVM dapat mencapai akurasi sebesar 84%  dan Naïve Bayes mencapai  77%  setelah  penerapan  SMOTE,  yang  merupakan  peningkatan  yang  cukup mencolok dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan Naïve Bayes . Dengan demikian, penerapan optimasi SMOTE mampu meningkat kinerja pada kedua model algoritma SVM dan Naïve Bayes.  Eksperimen ini mendapatkan wawasan berupa visualisasi berbentuk wordcloud yang menampilkan visual terkait kata-kata yang sering dilontarkan oleh pengguna  aplikasi  X  mengenai  topik  IKN  seperti  “bangun”,  “Jakarta”,  “dukung”,”rakyat”, “investor”, dan ”duit” sehingga dapat diasumsikan dalam penelitian ini instansi terkait perlu memperhatikan  pemindahan  Ibu  Kota  ke  IKN  menimbulkan  pro  dan  kontra  pada  rakyat terutama terkait dengan besarnya dana yang diperlukan untuk pembangunan.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil dari analisis sentimen pada penelitian ini mengenai pemindahan Ibu Kota Nusantara (IKN) memicu beragam reaksi dari masyarakat. Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 5128 data mengenai Ibu Kota Nusantara.  Melalui analisis sentimen menggunakan algoritma klasifikasi Support Vector Machine ( SVM ) dan Naive bayes , diperoleh pemahaman mendalam tentang arah dan intensitas sentimen positif maupun negatif terhadap kebijakan tersebut. Hasil penelitian ini menunjukan perbandingan nilai akurasi pada algoritma Support Vector Machine mencapai 77% dan algoritma Naïve Bayes mencapai 73%.  Metode klasifikasi  ini  mampu  mengidentifikasi  sentimen  dengan  akurasi  yang  signifikan  setelah penerapan teknik optimasi SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM terbukti lebih unggul dari Naïve Bayes dengan akurasi mencapai 84% sedangkan Naive bayes dengan akurasi 77% setelah penerapan SMOTE . Selain itu,  terdapat  peningkatan  yang  signifikan  dalam  presisi, recall ,  dan F1-Score pada  kedua
algoritma setelah penggunaan SMOTE . Pada algoritma SVM nilai presisi 82%, Recall 86% dan F1-Score 84%. Selain itu penelitian ini mendapatkan hasil berupa  pendapat dari masyarakat terhadap pemindahan IKN yang berbentuk visualisasi wordcloud yang dapat digunakan oleh instansi tekait untuk menjadi masukan mengenai pemindahan IKN yang membutuhkan dana sangat besar sehingga menimbulkan pro dan kontra di masyarakat.

## REFERENSI
Anjani,  A.  F.,  Anggraeni,  D.,  &  Tirta,  I.  M.  (2023).  Implementasi  Random  Forest Menggunakan  SMOTE  untuk  Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Sister  for  Students UNEJ. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 9 (2),  163–172. https://doi.org/10.25077/teknosi.v9i2.2023.163-172
Dimas Lutfiyanto, M., Setiawan, E. B., & Si, S. (2021). Expansion Feature dengan Word2Vec untuk Analisis Sentimen pada Opini Politik di Twitter dengan Klasifikasi Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Random Forest. EProceedings of Engineering , 8 (5), 10399– 10410.
Duei Putri, D., Nama, G. F., & Sulistiono, W. E. (2022). Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , 10 (1), 34–40. https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2262
Hanafiah, A., Nasution, A. H., Arta, Y., Wandri, R., Nasution, H. O., & Mardafora, J. (2023). Sentimen  Analisis  Terhadap  Customer  Review  Produk  Shopee  Berbasis  Wordcloud Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier. INTECOMS:  Journal  of  Information Technology
and Computer Science , 6 (1), 230–236. https://doi.org/10.31539/intecoms.v6i1.5845
Hendrawan, I. R., Utami, E., & Hartanto, A. D. (2022). Comparison of Naïve Bayes Algorithm and  XGBoost  on  Local  Product  Review  Text  Classification. Edumatic:  Jurnal Pendidikan Informatika , 6 (1), 143–149. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i1.5613 Hidayatullah,  H.,  Purwantoro,  P.,  &  Umaidah,  Y.  (2023).  Penerapan  Naïve  Bayes  Dengan Optimasi  Information  Gain  Dan  Smote  Untuk  Analisis  Sentimen  Pengguna  Aplikasi Chatgpt. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 7 (3), 1546–1553. https://doi.org/10.36040/jati.v7i3.6887
Huda, C., & Yel, M. B. (2024). Analisa Sentimen Tentang Ibu Kota Nusantara (IKN) Dengan Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  dan  Naïve  Bayes. Jurnal  Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) , 7 (1), 126-130. https://doi.org/10.55338/jikomsi.v7i1.2846
Kurniawan, A., & Waluyo, S. (2022, September). Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Analisis  Sentimen  Pemindahan  Ibukota  Pada  Twitter.  In Prosiding  Seminar  Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 1 (1), 455-461.
Normawati, D., & Prayogi, S. A. (2021). Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , 5 (2), 697–711.
Nugroho, A., & Rilvani, E. (2023). Penerapan Metode Oversampling SMOTE Pada Algoritma Random Forest Untuk Prediksi Kebangkrutan Perusahaan. Techno.Com , 22 (1), 207–214. https://doi.org/10.33633/tc.v22i1.7527
Rahayu, S., MZ, Y., Bororing, J. E., & Hadiyat, R. (2022). Implementasi Metode K-Nearest Neighbor  (K-NN)  untuk  Analisis  Sentimen  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Teknologi Finansial  FLIP. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 6 (1),  98–106. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i1.5433
Saputra,  A.,  &  Noor  Hasan,  F.  (2023).  Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi  Coffee  Meets Bagel  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier. SIBATIK  JOURNAL:  Jurnal  Ilmiah
Bidang  Sosial,  Ekonomi,  Budaya,  Teknologi,  Dan  Pendidikan , 2 (2),  465–474. https://doi.org/10.54443/sibatik.v2i2.579
Sari,  P.  K.,  &  Suryono,  R.  R.  (2024).  Komparasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  Dan Random  Forest  Untuk  Analisis  Sentimen Metaverse. Jurnal  Mnemonic , 7 (1),  31–39. https://doi.org/10.36040/mnemonic.v7i1.8977
Septiani, R. K., Anggraeni, S., & Saraswati, S. D. (2022). Klasifikasi Sentimen Terhadap Ibu Kota Nusantara (IKN) pada Media Sosial Menggunakan Naive Bayes. TEKNIKA: Jurnal Ilmiah Bidang Ilmu Rekayasa , 16 (2), 245–254.
Sihombing,  L.  O.,  Hannie,  H.,  &  Dermawan,  B.  A.  (2021).  Sentimen  Analisis  Customer Review  Produk  Shopee  Indonesia  Menggunakan  Algortima  Naïve  Bayes  Classifier. Edumatic:
Jurnal Pendidikan Informatika , 5 (2), 233–242.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.4089
Sihombing,  P.  R.,  &  Yuliati,  I.  F.  (2021).  Penerapan  Metode  Machine  Learning  dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia. MATRIK : Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer , 20 (2),  417–426. https://doi.org/10.30812/matrik.v20i2.1174
Singgalen, Y. A. (2022). Analisis Performa Algoritma NBC, DT, SVM dalam Klasifikasi Data Ulasan  Pengunjung  Candi  Borobudur  Berbasis  CRISP-DM. Building  of  Informatics,
Technology and Science (BITS) , 4 (3), 1634–1646.
https://doi.org/10.47065/bits.v4i3.2766
Sitio, G. Y., Rumapea, S. A., & Lumbanraja, P. (2023). Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota  Negara  Di  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  metode  Convolutional  Neural Network (CNN). METHOTIKA: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , 3 (2), 97-104.
Wahyudi,  F.  S.,  Kunci,  K.,  Ibu,  P.,  Baru,  K.,  Ekonomi,  P.,  &  Pemerintahan,  T.  K.  (2023). Humantech Jurnal Ilmiah Multi Disiplin Indonesia Proyek Pemindahan Ikn: Upaya Tata Kelola Pemerintahan Yang Baik Ataukah Untuk Pengembangan Ekonomi. Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia , 2 (9), 1890–1908.
Yolanda, N., Santi, I. H., & Permadi, D. F. H. (2022). Analisis Sentimen Analisis Sentimen Popularitas  Aplikasi  Moodle  dan  Edmodo  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine. Jurnal Algoritme , 3 (1), 48–59. https://doi.org/10.35957/algoritme.v3i1.3313