JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 99 – 104
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.851 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## ANALISIS SENTIMEN PADA PEMERINTAHAN TERPILIH PADA PILPRES 2019 DITWITTER MENGGUNAKAN ALGORITME NAÏVEBAYES
Febby Apri Wenando 1* , Regiolina Hayami 1 , Agung Jefrianto Anggrawan 1
1 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Riau email : * febbyapri@umri.ac.id
Abstract: The Presidential general election on 2019 became one of the most popular topics on twitter nowdays.  The society give their opinion about the  pair of  candidates that they are support through  the  social  media.  This  research  was  predicts  about  the  society  sentimens  toward  the candidates of President and Vice President of Republic of Indonesia. The data was used  based on the tweet on the @jokowi twitter account. The retrieval of data by using the Tweepy library with the Python 2.7 programming language. This research was classified became of two of society sentiments  classes,  namely  positive  and  negative.  The  modeling  was  used  of  the  weighting method Unigram, Bigram, Trigram, N-Gram (1-2) and N-Gram (1-3)  that used the Naïve Bayes Algorithm on the Weka Application. The modeling data was used by the dataset of 646 sentences. The  highest  results    of  this  reseach  were  obtained    by  Unigram  Weighting,  namely:  81.4% accuracy, 81.5% precision, 81.3% recall with a time of 0.3 s.
Keywords: classification, naïve bayes, 2019 presidential election, twitter, unigram
Abstrak: Pemilihan  Umum  tentang  Pilpres  2019  menjadi  salah  satu  topik  yang  ramai diperbincangkan di Twitter . Adu pendapat di sosial media oleh masyarakat mengandung opini terhadap  pasangan  calon  yang  didukungnya.  Penelitian  ini  memprediksi  sentimen  masyarakat kepada pasangan calon Presiden dan Wakil Presiden Republik Indonesia. Data yang digunakan adalah  tweet  yang  ada  pada  akun  Twitter  @jokowi.  Pengambilan  data  menggunakan library Tweepy  dengan  bahasa  pemrograman  Python  2.7.  Penelitian  ini  mengklasifikasi  sentimen masyarakat menjadi 2 kelas, yaitu positif dan negatif. Kemudian dilakukan pemodelan dengan metode pembobotan Unigram, Bigram, Trigram, N-Gram (1-2) Dan N-Gram (1-3) menggunakan Algoritme  Naïve  Bayes  pada  Aplikasi  Weka.  Pembuatan  model  menggunakan  dataset  yang berjumlah  646  kalimat.  Hasil  tertinggi  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  dengan menggunakan Pembobotan Unigram, yaitu : akurasi 81,4%, presisi 81,5 % , recall 81,3 % dengan catatan waktu 0,3s.
Kata kunci: klasifikasi, naïve bayes, pilpres 2019, twitter, unigram.

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  yang menganut sistem demokrasi. Hal tersebut dibuktikan dengan diada-kannya pemilihan  umum  dalam  pemerintah  baik pusat maupun daerah. Pemilu
diselenggarakan  dalam  5  tahun  sekali. Perbincangan  terkait  Pemilu  ini  menjadi
hangat diakalangan masya-rakat, berbagai pikiran  dan  padangan  politik  dalam PILPRES  baik  yang  pro  maupun  kontra sudah  semakin  banyak  bermunculan, misalnya munculnya hastag
#gantipresiden dan lain sebagainya.
Twitter termasuk media sosial yang ramai  digunakan  masyarakat  saat  ini untuk  saling  berbagi  dan  bertukar
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 99 – 104
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.851 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
informasi.  Saat  ini Twitter banyak digunakan  untuk  berbagai  kepentingan, seperti  media  sosial  untuk  membangun pertemanan  dalam  skala  luas  dan  untuk saling bertukar fikiran dan menyampaikan pendapat.  Selain  itu, Twitter juga  dapat digunakan  untuk  alat  promosi  dan kampanye dalam hal kepentingan politik. Data  di  media  sosial  twitter  yang  berupa teks, maka data ini dapat di olah menjadi sebuah  informasi  dan  pengetahuan  yang berguna terhadap isu yang berkembang[1]. Text  mining merupakan  teknik penambangan  data  teks  yang  bertujuan untuk  mendapatkan  kembali  informasi yang  ada  pada  data  teks,  yang  diekstrak secara  otomatis  dari  sumber-sumber  data teks  yang  digunakan  sebagai  dataset[1] [2].  Pada  penelitian  terkait  analisis sentimen, digunakan dataset dari pendapat atau opini masyarakat[3]. Selanjutnya pendapat/ opini masyarakat  tersebut  dibagi  menjadi 5(lima) kelas. Untuk dapat meng-hasilkan suatu klasifikasi, penelitian ini menggunakan  salahsatu  jenis  metode klasifikasi yaitu Naïve Bayes Classifier (NBC).  Dataset  yang  digu- nakana adalah data teks bahasa Indonesia berupa tweet dari Twitter tentang  Calon Presiden Indonesia tahun 2014. Hasil yang diperoleh  dari  penggunaan  900  dataset pada penelitian tersebut yaitu nilai akurasi sebesar  71,9%,  nilai  presisi  sebesar 71,6%,  dan  nilai  recall  sebesar    71,9%. Sebuah model dibangun untuk melakukan analisis  pada  Pemilihan  Gubernur  dan Wakil Gubernur DKI Jakarta tahun 2017 [4] untuk mengetahui sentimen masyarakat  di  Twitter terhadap pasangan calon Gubernur dan Wakil Gubernur. Data yang digunakan diperoleh dengan menggunakan kata kunci( keyword) @AhokDjarot  dan  @JktMajubersama. Hasil  penelitian  tersebut  adalah  prediksi
data  uji  menggunakan  algoritme Naïve Bayes ,    dengan  tingkat  akurasi  mencapai 60,60%.

## METODE
Tahapan dalam menyelesaikan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
PENGUMPULAN DATA MULAI PREPROCESSING KLASIFIKASI PENGUJIAN HASIL
Gambar 1 Metodologi Penelitian

## Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan dataset Sentimen masyarakat PILPRES yang akan diambil  dari  data  berisi tweet yang  telah dianotasikan  untuk  PILPRES,  khususnya dalam kategori pro dan kontra pada akun @jokowi .  Kemudian  data  dibagi  menjadi 2  kelas  yaitu  kelas  positif  dan  kelas negatif.

## Preprocessing
Preprocessing (pra-proses)  pada penelitian ini bertujuan untuk menghapus data-data tweet error pada saat pengambilan  data  dan  menyeleksi  fitur berupa  kata-kata  atau term .  Praproses penelitian  ini  menggunakan  aplikasi Python  ver.  2.7.  Tahapan preprocessing , terdiri dari proses pembersihan karakter[4], stemming [5] dan stopword [6].

## Klasifikasi
Data  teks  yang  telah  dilakukan pembersihan  pada  tahap preprocesing . Data  teks  tersebut  akan  diberikan  bobot
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 99 – 104
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.851 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
menggunakan  Metode  Pembobotan  Kata TF-IDF N-Gram (1-2) dan N-Gram (1-3) yang  bertujuan  untuk  mempresentasikan seberapa  besar  pengaruh  bobot  tersebut pada  suatu  dokumen[7].  Cara  kerja pembobotan  kata  pada  metode  TF-IDF yaitu  dengan  menggunakan  2  parameter pembo-botan yaitu pembobotan lokal tfi.j adalah  bobot  yang  didapat  dari  frekuensi kemunculan  kata i dalam  dukumen j dan pembobotan global dengan menggunakan idfi adalah  bobot  yang  didapat  dengan memper-timbangkan  jumlah  kemunculan kata i (DF i ) pada keseluruhan dukumen N.
Dan  selanjutnya,  nilai  dari  bobot  lokal dikalikan  dengan  nilai  dari  bobot  global maka didapat[8]. Cara menghitung bobotnya dengan persamaan(1) [7]:
(1) Setelah dataset dibobotkan kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan  algoritme Naïve  Bayes [1]. Algoritme  Naïve  Bayes  menggunakan pendekatan  Bayes  dalam  melakukan proses  klasisfikasi.  Untuk  mencari  nilai probabalitias/  peluang  tertinggi  (Vmap) digunakan rumus(2) berikut: [8]
(2)
Keterangan:
Vmap=Probabilitas/ peluang tertinggi a1, a2, a3, .., an =atribut data masukan
Persamaan  diatas  dapat  ditulis  menjadi rumus (3): [8]
(3)
Keterangan:
Vmap = Probabilitas P(Vj) = Probabilitas kelas ke j P(a1,a2,…,an) = Probabilitas atribut input P(a1,a2,..,an|Vj)    =  Probabilitas  atribut input jika diketahui keadaan V j ke j Pada  penelitian  yang  dilakukan,
pengolahan dataset menggunakan algoritme Naïve  Bayes akan  diimple-
mentasikan pada suatu sistem data mining yang disebut WEKA. Sistem ini berisikan tools yang mengimplementasikan algoritme data mining . WEKA digunakan untuk  pra-pengolahan  data  ( prepro- cessing ), klasi-fikasi data, regresi,
klasterisasi  ( clustering ),  aturan  asosiasi dan visualisasi data[9].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data Proses pengambilan data menggunakan  Python  2.7,  data  yang digunakan  adalah  berupa  teks  berisikan sentimen  masyarakat  pada  akun twitter @jokowi  dengan  format  CSV  yang berbentuk data tidak terstruktur[9], kemudian untuk
mempermudah klasifikasi,  peneliti  memberikan  label yang  berfungsi  untuk  menyimpan  nilai sentimen yang akan diklasifikasikan [10]. Data  yang dikumpulkan dalam penelitian ini  berjumlah  646 tweet ,  476  teks  yang bersifat  positif  dan  170  yang  bersifat negatif. Dataset ini dikategorikan kepada unbalanced class.

## Preprocessing
Preprocessing ini  dilakukan  dengan  tiga tahap, yaitu:
1. Pembersihan karakter, yaitu menghilangkan  karakter  yang  bisa mengurangi kualitas dataset yang akan dilatih.  Seperti  tanda hastag (#), at (@) dan simbol karakter lainnya yang dianggap tidak perlu, seperti tercantum pada Tabel  1 .
2. Stemming adalah  proses  suatu  kata menjadi  kata  dasar.  Pada  tahap  ini akan  dilakukan  penghilangan  semua imbuhan  ( affix )  yang  terdiri  dari awalan ( prefix ), sisipan ( infix ), akhiran  ( suffix )  dan  duplikasi[6]. Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 99 – 104
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.851 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
mendapatkan  kata  dasar  dari  kata berimbuhan.
3. Stopword , adalah proses pembuangan kata-kata yang tidak memiliki arti atau tidak relevan. Kata- kata yang  diperoleh  dari  tahap tokenisasi akan dicek pada daftar stopword ,  apabila  sebuah  kata tersebut masuk dalam daftar
stopword maka  kata  tersebut  akan dihilangkan  dan  tidak  akan  diproses lebih  lanjut.  Sebaliknya  apabila sebuah  kata  tidak  termasuk  dalam daftar stopword maka  kata  tersebut akan masuk ke proses berikutnya. Tabel  2  dan  3  merupakan  contoh penerapan tahap 2 dan 3 dari preprocessing terhadap dataset .

## Klasifikasi
Data  bersih  yang  didapat  setelah tahap preprocessing ,  kemudian  dila- kukan  pemisahan  tiap  kata  dengan menggunakan  Aplikasi  WEKA[9].  Pada proses  klasifikasi  data  masukan  yang digunakan  adalah  dokumen  dengan  tipe Atribut-Relation  File  Format (ARFF).
Hasil dari pemisahan tersebut selanjutnya dibobotkan  dan  diklasifikasi  menggu- nakan algoritme Naïve Bayes .

## Pengujian
Pada tahapan pengujian hasil klasifikasi yang diperoleh selanjutya diuji.
Pengujian  hasil  klasifikasi  menggunakn teknik K-Fold  Cross  Validation ,  yaitu dengan jumlah percobaan (k) sebanyak 10 kali. Pengujian dilakukan dengan membagi dataset mejadi  10  bagian.
Sebanyak  9(Sembilan)  dari  10(sepuluh) bagian dataset digunakan  untuk  proses pelatihan( training) .  Sisanya  digunakan untuk    proses    pengujian( testing ).  Iterasi
atau perulangan terjadi sebanyak 10(sepuluh) kali dengan variasi kombinasi  data  sebanyak  10(sepuluh) bagian  pada dataset untuk training maupun testing .
Tahapan pengujian dilakukan untuk menganalisa  hasil  dari  pembelajaran mesin  yang  telah  dilakukan,  sehingga mendapatkan hasil akurasi, presisi, recall, dan waktu klasifikasi.
Tabel 1 Pembersihan Karakter Label Teks Awal Setelah Proses Pembersihan Positif RT  @jokowi:  telah  berjuang  untuk mengharumkan nama bangsa Indonesia di mata dunia RT  jokowi  telah  berjuang  untuk mengharumkan nama bangsa Indonesia di mata dunia Positif RT  @roninpribumi:  Kata  @jokowi demokrasi  ada  batasnya  itu  betul. Batasnya  adalah  HUKUM.  Kalau tagar #2019GantiPresiden dianggap melanggar… RT roninpribumi Kata jokowi demokrasi  ada  batasnya  itu  betul Batasnya  adalah  HUKUM  Kalau tagar GantiPresiden dianggap melanggar… Negatif RT @eae18: Saya bingung deh. Kan ada Yai Ma'ruf. Kan ada @imam_nahrawi Mosok Pak @jokowi  kutip  hadis  yang  salah konteks didiamkan. RT  eae  Saya  bingung  deh  Kan  ada Yai  Maruf  Kan  ada  imam  nahrawi Mosok  Pak  jokowi  kutip  hadis  yang salah konteks didiamkan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 99 – 104
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.851 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 2 Stemming Label Teks Awal Setelah Proses Stemming Positif RT  @jokowi:  telah  berjuang  untuk mengharumkan nama bangsa Indonesia di mata dunia jokowi  telah  juang  untuk  harum nama  bangsa  Indonesia  di  mata dunia Positif RT  @roninpribumi:  Kata  @jokowi demokrasi  ada  batasnya  itu  betul. Batasnya adalah HUKUM. Kalau tagar #2019GantiPresiden dianggap melanggar… roninpribumi kata jokowi demokrasi ada batas itu betul batas adalah hukum kalau tagar gantipresiden anggap langgar Negatif RT  @eae18:  Saya  bingung  deh.  Kan ada Yai Ma'ruf. Kan ada @imam_nahrawi Mosok Pak @jokowi kutip  hadis  yang  salah  konteks didiamkan. eae  saya  bingung  deh  kan  ada  yai maruf  kan  ada  imam  nahrawi mosok pak jokowi kutip hadis yang salah konteks diam Tabel 3 Stopword Label Teks Awal Setelah Proses Stopword Positif RT  @jokowi:  telah  berjuang  untuk mengharumkan nama bangsa Indonesia di mata dunia Jokowi  berjuang  harum  nama bangsa Indonesia mata dunia Positif RT  @roninpribumi:  Kata  @jokowi demokrasi  ada  batasnya  itu  betul. Batasnya  adalah  HUKUM.  Kalau tagar  #2019GantiPresiden  dianggap melanggar… roninpribumi kata jokowi demokrasi batas betul batas hukum kalau  tagar  gantipresiden  anggap langgar… Negatif RT  @eae18:  Saya  bingung  deh.  Kan ada Yai Ma'ruf. Kan ada @imam_nahrawi Mosok Pak @jokowi  kutip  hadis  yang  salah konteks didiamkan. eae bingung deh kan yai ma ruf kan imam  nahrawi  mosok  pak  jokowi kutip hadis salah konteks diam

## SIMPULAN
Pada Klasifikasi ini peneliti menggunakan  Algoritme  Naive  Bayes dengam pembobotan N-gram (1-2) dan N- gram(1-3).  Hasilnya  dapat  dilihat  pada tabel 4:
Tabel 4. Hasil Klasifikasi Naïve Bayes N-gram (1-2) N- gram (1-3) Accuracy (%) 80,5 80,2 Precision (%) 80,7 80,2 Recall (%) 80,3 80,2 Time (s) 0,42 0,43 Berdasarkan Tabel 4 dapat dilihat perbandingan persentase hasil akurasi( accuracy ), presisi( precision ), recall serta  waktu( time ).  Dari  hasil penggujian dapat dilihat bahwa algoritme Naïve Bayes dengan TF-IDF berbasis N- Gram  (1-2)  menunjukkan  hasil  yang paling baik, dalam hal nilai akurasi( accuracy ), presisi( precision ), recall serta  waktu( time )  klasifikasi.
Dengan  nilai  akurasi( accuracy )  sebesar
80,5%,  presisi( precision )  sebesar  80,7%, recall sebesar  80,3%  dengan  catatan waktu( time )  selama  0,42s.  Namun,  hasil
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)                           ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 1, Dec 2020, hlm. 99 – 104
DOI:  https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.851 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
tersebut  tidak  jauh  berbeda  dengan  N- Gram  (1-3).  Melalui  penelitian  ini  juga diketahui  bahwa  Metode  Pembobotan Kata  N-Gram  (1-2)  dan  (1-3)  hasilnya sama  baik  dan  tidak  jauh  berbeda  ketika dilakukan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi(Kemenristek-Dikti) atas dukungan pendanaan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  &  S.  J.  Feldman,  R, Text  Minning Handbook : Advanced Approaches in Analyzing  Unstructure  Data .  New
York:  Cambridge  University  Press.,
2007.
[2]  M.  A.  Razzaq,  A.  M.  Qamar,  and Hafiz Syed Muhammad Bilal, “Prediction  and  analysis  of  Pakistan election  2013  based  on  sentiment analysis,”  in  2014  IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis  and  Mining  (ASONAM
2014), Aug. 2014, pp. 700–703, doi:
10.1109/ASONAM.2014.6921662.
[3]  G. A. Buntoro, T. B. Adji, and A. E. Purnamasari,  “Sentiment  Analysis Twitter  dengan  Kombinasi  Lexion Based  dan  Double  Propagation,”
CITEE , pp. 39–42, 2014.
[4]  M.  H.  Rasyadi,  “Analisis  Sentimen Pada  Twitter  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes(Studi  Kasus  Pemilihan Gubernur DKI Jakarta 2017),” 2017.
[5]  F.  Nausheen  and  S.  H.  Begum,
“Sentiment  analysis  to  predict election  results  using  Python,”  in 2018  2nd  International  Conference
on  Inventive  Systems  and  Control (ICISC) ,  Jan.  2018,  pp.  1259–1262, doi: 10.1109/ICISC.2018.8399007.
[6]  F.  .  Tala,  “A  Study  of  Stemming Effects  on  Information  Retrieval  in Bahasa  Indonesia,”  Inst.  Log  Lang.
Comput.  Univ.  Van  Amst.  Neth., 2003. [7]  F.  .  Wenando,  T.  B.  Adji,  and Ardiyanto,  “Text  Classification  to Detect Student Level of Understanding  in  Prior  Knowledge Activation  Process,” Adv.  Sci.  Lett. , vol. 23, no. 3, pp. 2285–2287, 2017. [8]  F. . Wenando and E. Fuad, “Detection of  Hate  Speech  in  Indonesian Language on Twitter Using Machine Learning Algorithm,” Pros. CELSciTech , vol. 4, pp. 6–8, 2019.
[9]  S.  S.  Aksenova, Mechine  Learning with  WEKA  –  WEKA  Tutorial  – Explore  Tutorial  for  WEKA  Version 3.4.3 . California, 2004.
[10] K.  D.  A,  Normah,  and  U.  A.  H, “Prediction of Indonesia Presidential Election  Results  for  the  2019-2024
Period  Using  Twitter  Sentiment Analysis,” 2019  5th  Int.  Conf.  New Media Stud. , pp. 36–42, 2019.