## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PARTAI POLITIK PENDUKUNG CALON GUBERNUR DI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DECISION TREE LEARNING
Muhammad Rizqo Fajriansyah 1) , Ir Siswanto, M.M 2)
1,2 Program studi, Fakultas Teknologi Informasi – Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug. Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : rizqo.fajriansyah@gmail.com 1) , siswanto@budiluhur.ac.id 2)

## ABSTRAK
Internet  telah  menjadi  sarana  berbagi  informasi  dan  mengekspresikan  opini  dengan  respon  yang  cepat  oleh pengguna di jejaring sosial. Layanan jejaring sosial memungkinkan setiap orang saling berinteraksi dan berbagi informasi tanpa batasan ruang dan waktu. Salah satu jejaring sosial yang populer dan banyak digunakan adalah Twitter. Pada tahun 2017 dilaksanakan pemilihan calon gubernur yang menjadi perhatian masyarakat, informasi digunakan  masyarakat untuk menilai partai politik  perserta salah satunya opini  negatif dan positif  yang  berasal dari twitter. Dalam  menentukan polaritas positif  atau negatif suatu opini dapat dilakukan secara  manual, tetapi mempertimbangkan  bertambahnya  opini  menjadi  semakin  banyak,  tentunya  banyak  waktu  yang  akan  semakin banyak  terpakai.  Maka  diajukan  sebuah  metode machine  learning untuk  mengklasifikasikan  konten  opini  dari sumber  data  yang  sangat  banyak.  Metode machine  learning untuk  melakukan  analisis  terhadap  konten tweet yaitu  menggunakan pohon keputusan atau decision  tree learning yang dibangun dengan algoritma  C 4.5. Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis tweet yang  bersifat  opini  terhadap  partai  politik  peserta  pemilihan  calon gubernur 2017. Analisis sentimen terhadap partai politik dilakukan untuk menganalisa opini  negatif dan positif dari  pengguna  twitter  terhadap  partai  peserta  pemilihan  calon  gubernur  2017.  Hasil  dari  pengujian  alpha menunjukan  bahwa  sistem  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  C4.5  bebas  dari  kesalahan  sintak  dan berjalan sesuai dengan  fungsinya. Hasil pengujian aplikasi dapat disimpulkan  bahwa aplikasi analisis sentimen ini  baik  untuk  referensi  tambahan  masyarakat  terhadap  partai  politik.  Hasil  dari  pengujian  akurasi  klasifikasi menggunakan  pohon  keputusan  yang  dibangun  algoritma  C4.5  berdasarkan  data  latih  dan  150  data  uji  yang digunakan menghasilkan rata rata error 3 6%.
Kata Kunci : Sentimen, Partai Politik, Text Processing , Algoritma C.4.5.

## 1. PENDAHULUAN
Internet  telah  menjadi  sarana  berbagi  informasi dan  mengekspresikan  opini  dengan  respon  yang cepat  oleh  pengguna  di  jejaring  social,  terhadap topik  yang  bermacam-macam  dalam  bentuk  140 Karakter  pesan  yang  dinamakan tweet ,  twitter  juga dikenal  sebagai  sarana  penyebaran  informasi  dan mengekspresikan opini . Contohnya selama peristiwa  besar  terjadi  seperti  bencana  tsunami, gunung  meletus,  badai  ataupun  peristiwa  seperti pemilihan  umum,  ataupun  pendapat terhadap  tokoh. Hal-hal    tersebut  selalu  ditanggapi  oleh  aktivitas  di internet  .  Pengguna  twitter  menggunakan  sarana  ini untuk  berpartisipasi  mengekspresikan  opininya. Pengguna twitter menyebarkan tweet dengan konten yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  pola  kebiasaan dan gaya menulis pengguna. Konten seperti ini dapat mengandung  informasi  yang  bernilai.  Konten  yang disebarkan  pengguna  twitter  dapat  dikategorikan, secara  umum  kategorinya  yaitu  informasi/berita, opini/keluhan,  promosi,  pernyataan, random  tweet , pertanyaan,  membuktikan  eksistensi,  obrolan  dan tweet mengenai pengguna tersebut .  Pada penelitian ini akan dilakukan analisis tweet yang bersifat opini
terhadap  partai  politik  peserta  Pendukung  calon gubernur  Menggunakan  Algoritma  C4.5 Decision Tree  Learning .  Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai dari  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap Partai Politik Pendukung calon gubernur Menggunakan  Algoritma  C4.5  diantaranya  adalah dapat  mengetahui  tingkat  akurasi  pohon  keputusan yang dibentuk algoritma C4.5 dalam mengklasifikan tweet sentiment  dan  dapat  menjadi  referensi tambahan masyarakat terhadap partai politik.
Twitter adalah jejaring sosial dan microblogging  service yang  memungkinkan penggunanya  untuk  mengirim  140  karakter  pesan teks  yang  disebut  “ tweet”. Twitter  memiliki popularitas  yang  mendunia  dengan  29,5  juta pengguna  yang  terdaftar  pada  tahun  2012  yang mengirim sebanyak 340 juta tweet per hari Salah  satu  contoh  implementasi text  mining termasuk  mengklasifikasikan  dokumen  ke  dalam topik  yang  spesifik  atau supervised  learning , mengelompokan dokumen yang mempunyai kemiripan atau unsupervised learning, dan diimplementasikan  ke  dalam  sistem  perncari dokumen  atau information  retirieval . Text  data
mining fokus  terhadap  metode data  mining yang diaplikasikan  pada  tekstual  data.  Beberapa  bagian dari text  mining adalah term,  corpus,  lexicon ,  dan dokumen. Term adalah  kata  atau  kombinasi  kata atau  prasa.  Dokumen  adalah  sekumpulan  kata  dan tanda  baca,  dokumen  dapat  terdiri  dari  beberapa segmen  teks  dan  memiliki  panjang  yang  tidak ditentukan.  Contoh  dari  dokumen  adalah  kalimat, paragraf,  bagian  sebuah  buku  atau  bab,  buku, halaman  web,  email  dan  lain-lain. Corpus adalah koleksi  dokumen. Lexicon adalah  sekumpulan  kata yang bersifat unik yang terdapat pada corpus . Text Pre-Processing adalah serangkaian proses yang  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data  sebelum proses  lebih  lanjut.  Tahapan  ini  memiliki  tujuan untuk  mengubah  data  agar  dapat  dilanjukan  ke proses  klasifikasi.  Terdapat  beberapa  proses  yang harus  dilakukan  dalam  tahap text  pre-processing atau  persiapan  dokumen  teks,  yaitu tokenization, casefolding,  stemming. Tokenization merupakan proses  memecah  suatu  kalimat  dalam  seluruh  isi dokumen  menjadi  sekumpulan kata atau token  yang dipisahkan oleh spasi. Hasil dari proses tokenization selanjutnya  digunakakan  pada  proses  selanjutnya seperti casefolding dan stemming . Case  Folding, merupakan  proses  mengubah  semua  huruf  yang  ada pada  seluruh  dokumen  menjadi  huruf  kecil.  Huruf “a” sampai dengan  “z”yang akan diproses, karakter selain  huruf  akan  dianggap delimiter . Stemming adalah salah satu cara untuk meningkatkan performa dalam text  processing dengan  cara  mentransformasi kata-kata  dalam  sebuah  dokumen  teks  ke  kata dasarnya. Algoritma stemming untuk masing-masing bahasa berbeda-beda, sebagai contoh bahasa Inggris memiliki  morfologi  yang  berbeda  dengan  bahasa Indonesia sehingga algoritma stemming untuk kedua bahasa tersebut juga berbeda.
Salah  satu  aplikasi  dari  data  mining  adalah klasifikasi.  Menggunakan  sampel  data  sebelumnya yang  telah  memiliki  kategori  untuk  dijadikan  data training,  tujuannya  adalah  untuk  memberikan kategori  pada  data  baru  yang  belum  dikategorikan. Klasifikasi  pada  teks  melibatkan  banyak  teknik termasuk indexing pada information  retieval dan teknik  dari machine  learning untuk  menentukan kategori  secara  otomatis  dari  data  training  yang sudah  diberi  label.  Pada  proses  klasifikasi  sebuah dokumen,  tidak  digunakan  informasi  lain  selain konten dari dokumen tersebut.
Banyak teknik machine learning yang digunakan  untuk  klasifikasi  diantaranya  adalah Naïve Bayesian , Decision  Tree , k- Nearest  Neighbor (k-NN), Neural  Network (NN),  dan Support  Vector Machines (SVM).  Teknik  teknik  tersebut  berbeda dalam  mekanisme  pembelajaran  dan  representasi model yang dipelajari.
Mekanisme dari pohon keputusan seperti struktur pohon,  dimana  tiap internal node menunjukan sebuah  test  pada  sebuah  attribut,  setiap  cabang menunjukan  hasil  dari  test,  dan leaf  node
menunjukan  kelas  atau  kategori.  Pada  gambar  1 decision tree terdapat tiga jenis node.
Gambar 1. Pohon Keputusan
Algoritma  C4.5  dibangun  oleh  Ross  Quinlan merupakan  ekstensi  atau  pengembangan  dari algortima  ID3.  Algoritma  ini  merupakan  kelompok algoritma  pohon  keputusan.  Mempunyai  masukan berupa  data  training.  Data  training  berupa  data contoh  yang  telah  mempunyai  label  kelas  positif atau  negatif,  akan  digunakan  untuk  membangun sebuah tree .    Sedangkan  atribut-atribut  data digunakan sebagai parameter dalam proses klasifikasi data.
K-fold cross-validation adalah sebuah pengujian  dimana dataset X  dibagi  secara  acak kedalam  K  bagian  dengan  ukuran  yang  sama,  Xi, i=1,...,K. Untuk memproses tiap pasangnya, diambil terlebih  dahulu  salah  satu  bagian  dari  K  bagian sebagai  data  tes,  dan  mengkombinasikan  sisanya sebanyak  K-1  bagian  sebagai  data  latih.  Proses pengujian dilakukan sebanyak K kali .
Dari  pengujian  yang  dilakukan,  dievaluasi dengan  menggunakan confusion matrix  untuk mengetahui tingkat kebenaran dari penelitian seperti Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Tested Class Predicted Class Positive Negative Total Positive Negative True Positive False Positive False Negative True Negative P n Total p’ n’ N

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penellitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini, langkah-langkah sebagai berikut::
a. Analisa Kebutuhan dilakukan dengan penelitian langsung  ke  PT  Comindo  Unggul  Lestari  yang diteliti  untuk  mendapatkan  data  dan  informasi yang  harus  diamankan  serta  masalah  yang sering  terjadi  selama  proses  transfer  file  yang berisikan data penting.
b. Mempelajari  cara  kerja  algoritma  C45  dan Decision Tree.
c. Mendesain  serta  memodelkan  algoritma  dan user  interface  aplikasi  Analisis  Sentimen Pengguna Twitter.
d. Membuat program dengan bahasa pemrograman PHP dan  mengelola file log proses text mining dengan MySQl
e. Ujicoba  Program  dengan  mencoba  panjang pesan  chat  yang  kecil  dan  yang  besar  ukuran pesannya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam proses pembuatan suatu sistem dilakukan  analisis  terhadap  sistem  yang  akan dibangun. Analisis yang dilakukan untuk membangun  aplikasi  analisis  sentimen  pengguna twitter terhadap partai politik peserta PEMILU 2014 menggunakan  pohon  keputusan  yang  dibangun  oleh algoritma C4.5.

## 3.1 Proses Text Pre-processing
Proses Text  Pre-processing dilakukan  untuk mempersiapkan data sebelum ke proses selanjutnya, yaitu  pemberian  kelas  kata  untuk  setiap  kata  dalam suatu tweet dan  klasifikasi  sentimen  positif  dan negatif.  Terdapat  beberapa  sub  proses  dari text  pre- processing, yaitu tokenization,  case  folding, dan stemming .

## 3.2 Tokenization
Tokenization dilakukan untuk memecah suatu kalimat  dalam  seluruh  isi  dokumen  menjadi sekumpulan kata. Setiap kata yang telah dipecah dari kalimat/ tweet akan  disimpan  ke  basis  data  dengan atributnya yaitu id tweet.

## Gambar 2. Tokenization

## 3.3 Casefolding
Case  folding adalah  proses  mengubah  semua  huruf yang ada pada seluruh dokumen menjadi huruf kecil. Huruf  “a”  sampai  dengan    “z”yang  akan  diproses, karakter  selain  huruf  akan  dianggap delimiter . Proses  ini  dilakukan  untuk  menghindari  duplikasi data  sehingga  kata  yang  memiliki  perbedaan  huruf kecil dan besar tetapi sama maka  kata tersebut tidak akan disimpan.

## Gambar 3. Casefolding
3.4 Stemming
Algoritma stemming yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  algoritma  nazief  dan  adriani yang dibuat oleh Bobby Nazief dan Mirna Adriani
Gambar 4. Stemming

## 3.5 Pembentukan Pohon Keputusan
Data  hasi text  preprocessing selanjutnya diklasifikasikan  menggunakan  pohon  keputusan yang  dibangun  algoritma  C4.5.  Sebelum  pohon keputusan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  ke data sebenarnya, model pohon keputusan belajar dari data training yang  telah  mempunyai  kelas,  yaitu negatif dan positif.
Pada seluruh dokumen tweet yang ada, setiap kata yang muncul dijadikan atribut untuk perhitungan  entropi  dan gain. nilai  dari  atribut tersebut  adalah  biner  (0  dan  1) ., dimana  nilai  0 mengartikan  tidak  munculnya  kata  tersebut  pada tweet ,  dan  nilai  1  mengartikan  bahwa  kata  tersebut muncul pada tweet .

## 3.6 Perhitungan Information Gain
Berikut  ini  adalah  contoh  proses  pembentukan pohon  keputusan  menggunakan  algoritma  C4.5 menggunakan empat kalimat opini yang diberi kelas negatif dan positif mengenai PEMILU.
Tabel 2. Data Latih No. Kalimat Opini Kelas 1 Pemilu gagal Negatif 2 Pemilu gagal dicurangi Positif 3 Pemilu sukses Positif 4 Pemilu dicurangi Negatif
Proses  perhitungan  gain  masing-masing  atribut terhadap  training  data  dilakukan  untuk  menentukan atribut  penguji  pada  setiap  simpul.  Didapatkan empat  kata  yang  akan  dijadikan  atribut  penguji setelah  dilakukan  proses text  preprocessing yaitu “pemilu”,  “curang”,  “sukses”,  dan  “gagal”. Selanjutnya  setiap  sampel  dimasukan  kedalam sebuah tabel dengan keempat atribut penguji, atribut penguji bernilai 1 jika sampel mengadung kata pada atribut penguji dan bernilai 0 jika tidak mengandung kata  pada  atribut  penguji.  Berikut  ini  tabel  yang dihasilkan  dari  training  data  dan  proses  perhitungan information gain terhadap semua atribut penguji.
Tabel 3. Nilai Data Latih No curang pemilu gagal sukses kelas 1 0 1 1 0 Negatif 2 1 1 1 0 Negatif 3 0 1 0 1 Positif 4 1 1 0 0 Negatif
Perhitungan entropy untuk seluruh training data :
=  1
Perhitungan information gain pada setiap atribut penguji untuk menentukan simpul akar : a curang
Perhitungan  entropy  atribut  “curang”  dengan nilai 0 dan 1:
= 1 = 1 (2/4) + (2/4) ) = 0 b pemilu
Perhitungan  entropy  atribut  “pemilu”  dengan nilai 0 dan 1:
= 0 = 1 (0/4)
+ (4/4) ) = 0 c gagal
Perhitungan  entropy  atribut  “gagal”  dengan nilai 0 dan 1:
= 1 = 1 (2/4) + (2/4) ) = 0
d sukses
Perhitungan  entropy  atribut  “sukses”  dengan nilai 0 dan 1:
= 0.918 = 0 (3/4) + (1/4) ) = 0.312 Tabel 4. Perhitungan Information Gain Untuk Simpul Akar Perhitungan Node Akar Total Entropy : 1 Attr ibut Ne g(0 ) Po s(0 ) Entro py(0) Ne g(1 ) Po s(1 ) Entro py(1) Ga in pem ilu 0 0 0 2 2 1
0 gag al 1 1 1 1 1 1
0 cura ng 1 1 1 1 1 1
0 suk ses 2 1 0.918 0 1 0 0. 31 2 Max Gain : 0.312 Node : sukses
Hasil perhitungan nilai gain untuk menentukan simpul akar akan  membentuk rule tree seperti pada gambar.
Gambar 5. Hasil Perhitungan Nilai Gain Simpul Akar Setelah pembentukan pohon keputusan berkahir pohon keputusan yang dibentuk berdasarkan data latih seperti pada gambar.
Gambar 6. Pohon Keputusan Akhir Pohon  keputusan  yang dibangun oleh algoritma C4.5  ini  bergantung  pada  training  data  yang disiapkan. Tweet yang  akan  diklasifikasikan  akan diuji  dimulai  dari  simpul  teratas  atau  simpul  akar. Jika  sebuah tweet mengandung  kata  yang  menjadi atribut penguji pada simpul akar yaitu ‘sukses’ maka kata atau simpul selanjutnya  yang akan diuji adalah simpul ruas kanan, jika tweet tidak mengandung kata ‘sukses’  maka simpul  yang diuji selanjutnya adalah simpul  ruas  kiri,  proses  ini  akan  terus  dilakukan sampai  ditemukan  simpul  daun  yang  berisi  kelas sentimen  negatif,  positif  dan  netral.  Jika  sebuah tweet mengandung  kata  yang  tidak  diuji  pada  jalur yang  sedang  ditelusuri,  maka  kata  tersebut  tidak akan diuji.

## 3.7 Klasifikasi Menggunakan Pohon Keputusan
Model  pohon  keputusan  yang  telah  dibentuk menggunakan algoritma C4.5 selanjutnya digunakan untuk  mengklasifikasikan  sebuah  kalimat  opini. Kata-kata  yang  akan  diuji  adalah  kata-kata  yang menjadi  atribut  penguji  pada  pohon  keputusan,  jika pada kalimat opini terdapat  kata yang tidak  menjadi atribut  penguji  pada  pohon  keputusan  maka  kata tersebut  tidak  akan  diuji.  Jika  pada  kalimat terdapat kata  yang  menjadi  atribut  penguji  simpul  yang sedang  diuji  maka  simpul  berikutnya  yang  diuji
adalah  simpul  ruas  kanan  dan  seluruh  simpul  ruas kiri  tidak  akan  diuji  begitu  juga  sebaliknya.  Berikut adalah  langkah-langkah  klasifikasi  menggunakan pohon keputusan :
a Simpul akar akan menjadi simpul pertama yang akan diuji,
b jika  pada  kalimat  terdapat  kata  yang  menjadi atribut  penguji  pada  simpul    maka  selanjutnya akan  diuji  simpul  pada  ruas  kanan  yang merupakan  cabang  dari  simpul  yang  diuji sebelumnya.  Jika  pada  kalimat  tidak    terdapat kata  yang  menjadi  atribut  penguji  pada  simpul tersebut  maka  selanjutnya  akan  diuji  simpul pada  ruas  kiri  yang  merupakan  cabang  dari simpul yang diuji sebelumnya.
c Jika  pada  simpul  yang  diuji  bukan  merupakan leaf  node maka  akan  dilakukan  langkah sebelumnya  yaitu  langkah  2  pada  simpul  yang sedang diuji.
d Proses  akan  berhenti  jika  simpul  yang  diuji merupakan leaf node .
Selanjutnya  adalah  contoh  klasifikasi  sebuah kalimat  menggunakan  pohon  keputusan  yang  telah dibentuk.
Kalimat Opini : “Pemilu gagal dicurangi” Simpul pertama yang akan dilakukan pengecekan adalah simpul kata “sukses”  yang tidak terdapat pada kalimat maka simpul selanjutnya yang dilakukan  pengecekan  adalah  simpul  pada  ruas  kiri yaitu  curang.  Kata  “curang”  terdapat  pada  kalimat sehingga  pengecekan  selanjutnya  dilakukan  pada simpul  ruas  kanan  yaitu  “gagal”.  Kata  “gagal” terdapat pada kalimat sehingga pengecekan selanjutnya  dilakukan  pada  simpul  ruas  kanan  yaitu “Positif”. Karena pengecekan simpul telah mencapai simpul  daun,  maka  pengecekan  dihentikan  dan menghasilkan  “Positif”  sebagai  kelas  dari  kalimat yang  diuji.  Berikut  ini  adalah  gambar  pengecekan simpul pada proses klasifikasi.
Gambar 7. Proses Pengecekan Kalimat Opini

## 3.8 ERD
Gambar 15. ERD yang digunakan pada Sistem Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Partai Politik

## 3.9 DFD
Gambar 16. DFD Level 1 Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Partai Politik
Implementasi  dari  sistem  dibangun  berbasis website.
a. Tampilan Halaman Login
Menu tampilan halaman login ditampilkan pada saat  awal  user  akan  membuka  tampilan  kelola, sebelum  user  dapat  menggunakan  fitur  secara penuh diperlukan akses bagi user tersebut.
Gambar 17. Implementasi Halaman Login
b. Tampilan Halaman User Menu  tampilan  halaman  user  menampilkan persentase  dari  hasil  tweet  yang  sudah  disaring dan  dibuat  berbentuk  graphic  chart  dengan tampilan positif dan negative.
Gambar 18. Implementasi Halaman User
c. Tampilan Halaman Pohon Keputusan Menu  tampilan  pohon  keputusan  menampilkan pohon  keputusan  yang  dibentuk  berdasarkan dari training data yang telah di input.
Gambar 19. Implementasi Halaman Pohon Keputusan
d. Tampilan Halaman Training Data Menu  tampilan  halaman  training  data  berisi statement  dengan  kalimat  yang  mengandung nilai  entropi  untuk  diubah  menjadi  pohon keputusan.
Gambar 20. Implementasi Halaman Training Data
e. Tampilan Halaman Tweet Partai Menu  tampilan  halaman  tweet  partai  berisi tweet  yang  telah  tersaring  dan  memenuhi kriteria  untuk  ditampilkan  di  dalam  tampilan utama.

## Gambar 18. Implementasi Halaman Tweet
Mengenai Partai

## 4.1 Pengujian Pohon Keputusan
Pengujian  ditujukan  untuk  mengukur  tingkat kesesuaian  antara  hasil  klasifikasi  terhadap  data sentimen  secara  manual  dengan  hasil  klasifikasi menggunakan  pohon  keputusan  yang  dibentuk algoritma  C4.5.    Adapun  pengujian  yang  dilakukan menggunakan k-fold cross validation dengan  nilai  k =  3.  Nilai  3  menunjukkan  jumlah  fold  data,  dimana masing – masing subset memiliki data yang berbeda. Iterasi pengujian akan dilakukan sebanyak tiga kali.
Jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  150 data,  data  ini  merupakan  data  yang  telah dikelompokan secara manual dengan jumlah sebesar 150  data  untuk  masing-masing  kelasnya.  Tiap  fold terdiri dari 50 data.
Tabel 6. Kombinasi Fold Iterasi Data Uji Data Latih 1 F1 F2, F3 2 F2 F1, F3 3 F3 F1, F2 1. Iterasi Satu
Digunakan  100  data  sebagai  data  latih  dan  50 data  sebagai  data  uji.  Adapun  data  latih  yang digunakan  adalah fold 2, fold 3,  sedangkan  data yang  akan  diuji  adalah fold 1.  Hasil  pengujian fold pertama  dengan  menggunakan fold  cross  validation seperti dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Cross Validation Fold 1 Hasil Pengujian Class Hasil Klasifikasi Manual Positif Negatif Total Positif Negatif 18 5 13 13 31 19 Total 27 23 50 2. Iterasi Dua
Digunakan  100  data  sebagai  data  latih  dan  50 data  sebagai  data  uji.  Adapun  data  latih  yang digunakan  adalah fold 1, fold 3,  sedangkan  data yang  akan  diuji  adalah fold 2.  Hasil  pengujian fold kedua  dengan  menggunakan fold  cross  validation seperti dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 8. Cross Validation Fold 2 Hasil Pengujian Class Hasil Klasifikasi Manual Positif Negatif Total Positif Negatif 16 8 12 14 28 22 Total 24 26 50
3. Iterasi Tiga
Digunakan  100  data  sebagai  data  latih  dan  50 data  sebagai  data  uji.  Adapun  data  latih  yang digunakan  adalah fold 1, fold 2,  sedangkan  data yang  akan  diuji  adalah fold 3.  Hasil  pengujian fold ketiga  dengan  menggunakan fold  cross  validation seperti dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 9. Cross Validation Fold 3 Hasil Pengujian Class Hasil Klasifikasi Manual Positif Negatif Total Positif Negatif 20 4 12 14 32 18 Total 24 26 50
Setelah  dilakukan  iterasi  sebanyak  tiga  kali, didapat  hasil  pengujian  seperti  dapat  dilihat  pada tabel berikut.9
Tabel 10. Nilai Error Pengujian Hasil Pengujian Data Uji Nilai Error Iterasi 1 36% Iterasi 2 40% Iterasi 3 32% Rata-rata Error 36%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan mengenai  analisis  sentimen  pengguna  twitter terhadap partai politik menggunakan algoritma C4.5, maka dapat disimpulkan bahwa:
Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data latih dan  data  uji  digunakan,  maka  diperoleh  kesimpulan bahwa  sistem  diketahui  tingkat  rata-rata error yang diberikan pohon keputusan yang dibangun algoritma C4.5 dalam mengklasifikasikan kalimat sentimen ke dalam kelas positif dan negatif sebesar 36%.
Agar  aplikasi  analisis  sentimen  pengguna twitter terhadap partai politik menggunakan algoritma  C4.5  ini  semakin  baik  untuk  kedepannya, maka  ada  beberapa  saran  yang  perlu  dilakukan dalam penelitian berikutnya, diantaranya: a Pohon keputusan yang dibangun harus berdasarkan  training  data  yang  selengkap mungkin.
b Kata  kata  pada  kalimat  opini  yang  menjadi training  data  disarankan  untuk  meminimalkan kata  kata  yang  tidak  perlu  agar  meminimalkan munculnya  kata-kata  penguji  yang  tidak  perlu pada pohon keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Gupta,  A.,  P.  Kumaraguru.  “Credibility Ranking  of  Tweets  during  High  Impact Events”.  In Proccedings  of  the  1 st Workshop  on  Privacy  and  Security  in Online  Social  Media ,  vol  12,  pp.  , Apr.2012.
[2] Gupta,  A.,  Lamba,  H.,  and  Kumaraguru,  P.
“$1.00 per RT#BostonMarathon
#PrayForBoston:  Analyzing  Fake  Content on  Twitter.” IEEE  APWG  eCrime Research Summit (eCRS) , 2013.
[3] H.  Christopher.”Analysis  and  Classification of  Twitter  Messages.”  M.  Thesis,  Graz University of Technology, Austria, 2010.
[4] W.  Xindong.,    “Top  10  Algorithms  in  Data Mining.” Knowledge  and  Information Systems , vol 14, pp.1-37, Dec. 2007.
[5] Puranti,  N.D.,  Winarko,  E.  “Analisis Sentimen  Twitter  untuk  Teks  Berbahasa Indonesia  dengan  Maximum  Entropy  dan Support  Vector  Machine”. IJCC, vol  9,  pp 91-100, 2014.
[6] L. S. Jeffrey., “Text Data Mining: Theory and Method”. Statistics Surveys, vol. 2,  pp.  94- 112, Jul. 2008.
[7] A. Ledy. “Perbandingan Algoritma
Stemming  Porter  dengan  Algoritma  Nazief Adriani untuk Stemming Dokumen Teks Bahasa  Indonesia”. Konferensi  Nasional Sistem dan Informatika , 2009.
[8] A. Aijun., “Classification Methods”.
Encyclopedia  of  Data  Warehousing  and Mining, Second Edition, vol 4, pp. 196-201, 2009.