KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 2830-2841 DOI 10.30865/klik.v4i6.1876 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo Menggunakan Naïve Bayes
Alfito Gaizka, Achmad Rizal Dzikrillah * , Estu Sinduningrum
Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta, Indonesia Email: 1 alfito9gaizka@email.com, 2,* ahmadrizaldzikrillah@gmail.com, 3 estu.ningrum@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: ahmadrizaldzikrillah@gmail.com
Abstrak− Pemilihan presiden dan wakil presiden di Indonesia selalu memicu perdebatan, terutama di tahun 2024 ini dianggap cukup menyita  perhatian  publik.  Kontroversi  terbaru  muncul  terkait  pencalonan  Gibran  sebagai  calon  wakil  dari  Prabowo.  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis perubahan sentimen masyarakat sebelum dan sesudah Gibran terpilih sebagai calon wakil presiden pada ulasan di aplikasi Twitter (X).  Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah ulasan dari Twitter (X) dengan rentang waktu  mulai bulan Juli 2023 hingga Desember 2023, atau sebelum dan sesudah pencalonan Gibran sebagai cawapres Prabowo, kemudian dataset tersebut disimpan ke dalam file csv menjadi GibranSebelum, GibranSesudah, PrabowoSebelum, dan PrabowoSesudah. Dataset tersebut kemudian dianalisis menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan melakukan klasifikasi sentimen ke dalam kategori positif dan negatif. Tahapan  Preprocessing  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  mencakup  Cleansing,  Tokenizing,  Stopwords,  dan  Transform  Cases. Penelitian  ini  juga  menggunakan  metode  evaluasi  Confusion  Matrix  untuk  mengukur  akurasi  menggunakan  tiga  parameter  yaitu accuracy,  precision,  dan  recall.  Hasil  penelitian  menunjukkan  variasi  performa  model,  dataset  GibranSebelum  mencapai  akurasi 42,86%, precision 20,00%, dan recall 100,00%, sementara GibranSesudah menghasilkan akurasi 67,80%, precision 52,50%, dan recall 100,00%.  Dataset  PrabowoSebelum  mencatat  akurasi  60,71%,  precision  44,07%,  dan  recall  100,00%,  sementara  PrabowoSesudah memiliki  akurasi  55,00%,  precision  35,71%,  dan  recall  100,00%.  Analisis  menunjukkan  kecenderungan  meningkatnya  sentimen negatif setelah Gibran dilantik sebagai cawapres Prabowo, menandakan peningkatan ketidakpuasan publik terhadap kondisi tersebut.
Kata Kunci: Gibran; Prabowo; Twitter (X); Analisis Sentimen; Naïve Bayes Classifier
Abstract− The presidential and vice presidential elections in Indonesia always trigger debate, especially in 2024 which is considered quite grabbing public attention. The latest controversy arose regarding Gibran's candidacy as Prabowo's running mate. This study aims to analyze changes in public sentiment before and after Gibran was selected as a vice presidential candidate in reviews on the Twitter (X) application. The dataset used in this study is a review from Twitter (X) with a period of time from July 2023 to December 2023, or  before  and  after  Gibran's  nomination  as  Prabowo's vice president, then  the dataset is  saved into  a  csv  file  into  GibranSebelum, GibranSesudah,  PrabowoSebelum,  dan  PrabowoSesudah.  The  dataset  was  then  analyzed  using  the  Naïve  Bayes  algorithm  by classifying  sentiment  into  positive  and  negative  categories.  The  Preprocessing  stages  carried  out  in  this  study  include  Cleansing, Tokenizing, Stopwords, and Transform Cases. This study also used the confusion matrix evaluation method to measure accuracy using three parameters, namely accuracy, precision, and recall. The results showed variations in model performance, GibranSebelum's dataset achieved 42.86% accuracy, 20.00% precision, and 100.00% recall, while GibranSesudah produced 67.80% accuracy, 52.50% precision, and  100.00%  recall.  PrabowoSebelum's  dataset  recorded  60.71%  accuracy,  44.07%  precision,  and  100.00%  recall,  while PrabowoSesudah had 55.00% accuracy, 35.71% precision, and 100.00% recall. Analysis shows a trend of increasing negative sentiment after Gibran was sworn in as Prabowo's vice president, signaling an increase in public dissatisfaction with the condition.
Keywords : Gibran; Prabowo; Twitter (X); Sentiment Analysis; Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Negara  demokrasi  Indonesia  memiliki  pemilihan  umum  di  tingkat  nasional  dan  daerah  setiap  lima  tahun,  memicu perdebatan tentang calon dan isu-isu politik. [1] Dengan sistem demokrasinya, Indonesia menganggap tahun 2024 sebagai tahun penting karena akan diadakan pemilihan umum untuk presiden dan wakil presiden baru. [2] Pemilihan presiden dan wakil  presiden  dalam  sistem  demokratis  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  kebijakan  dan  kepemimpinan  negara, sehingga penting untuk memahami persepsi publik tentang calon presiden dan wakil presiden. [3]
Kontroversi  yang  muncul  terkait  pencalonan  Gibran  Rakabuming  Raka  sebagai  pasangan  calon  wakil  presiden Prabowo Subianto dalam Pemilihan Presiden 2024, [4]  terutama menyoroti putusan Mahkamah Konstitusi  (MK) yang memperbolehkan kandidat presiden dan wakil presiden yang berumur di bawah 40 tahun, tetapi memiliki  pengalaman sebagai  kepala  daerah  atau  pejabat  negara  yang  terpilih  melalui  pemilihan  umum.  [5]  Keputusan  ini  dipandang kontroversial karena dianggap melanggar konstitusi dan memberikan keuntungan pada Gibran. [6] Selain itu, kritik juga disampaikan  terkait  dugaan  adanya  nepotisme,  mengingat  Gibran  merupakan  anak  dari  Presiden  Joko  Widodo.  [7] Kontroversi ini terus menarik perhatian sepanjang proses pendaftaran pasangan Prabowo-Gibran ke KPU dan menjadi fokus perbincangan di berbagai media. [4]
Perbincangan  mengenai  perubahan  dalam  Undang-Undang  Mahkamah  Konstitusi  (UU  MK)  yang  berkaitan dengan batasan usia yang diperlukan untuk menjadi calon presiden dan wakil presiden di Indonesia bermunculan setelah diputuskannya Keputusan Nomor 90/PUU-XXI/2023 oleh Mahkamah Konstitusi. [8] Keputusan tersebut  menciptakan polemik di antara publik serta para pakar hukum. [9] Beberapa orang menyalahkan keputusan tersebut karena dianggap sebagai penambahan aturan baru yang tidak sejalan dengan prinsip awal Mahkamah Konstitusi, yang semestinya hanya menilai apakah suatu aturan sesuai dengan konstitusionalitas norma yang sudah ada. [5] Di samping itu, terjadi perbedaan pendapat  di  antara  para  hakim  yang  duduk  dalam  majelis,  [9]  perdebatan  ini  mengundang  pertanyaan  mengenai bagaimana implikasi dari keputusan tersebut terhadap citra Mahkamah Konstitusi serta sistem hukum Indonesia secara keseluruhan. [10]
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes
Dalam pemilihan presiden dan wakil presiden, opini positif atau negatif di tweet dapat ditemukan, tetapi dengan banyak  pengguna Twitter  (X) ,  analisis  manual  tidak  efektif.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  memanfaatkan  analisis sentimen  untuk  memahami  perubahan  sentimen  masyarakat  terkait  calon  presiden  2024.  [2]  Analisis  sentimen,  juga disebut opinion mining , adalah jenis penelitian komputasional untuk menilai pendapat, sentimen, dan perasaan individu terhadap isu atau objek tertentu, [11] juga diterapkan dalam berbagai konteks, seperti politik, penggalian teks, dan media sosial, analisis ini membantu memahami pandangan dan opini individu serta pemilihan. [12]
Twitter (X) populer di Indonesia untuk berbagi informasi, membangun jejaring sosial, dan berbagi opini, termasuk dalam konteks politik yang menghasilkan informasi bermanfaat tentang isu politik dan sentimen masyarakat. [1] Setiap pengguna  dapat  berkomunikasi  secara  cepat  dan  singkat  di  seluruh  dunia  melalui  pesan  publik  dengan  batasan  140 karakter.  [13]  Platform  media  sosial  digunakan  untuk  menyebarkan  informasi  politik  dan  memengaruhi  pendapat masyarakat  mengenai  kandidat  presiden  dan  calon  wakil  presiden,  berdampak  pada  pandangan  publik  tentang  topik politik  seperti  pemilihan  presiden  dan  wakil  presiden.  [2]  Setiap  memanfaatkan Twitter  (X) untuk  menyampaikan pendapat politik melalui " tweet ," tetapi karena banyaknya tweet , identifikasi sentimen positif, atau negatif menjadi sulit. [12]
Penelitian ini akan mengevaluasi opini masyarakat terhadap kandidat presiden dan calon wakil presiden Indonesia 2024  menggunakan  data  dari Twitter  (X) untuk  memahami  dampak  media  sosial  pada  proses  politik.  [14]  Mayoritas pengguna Twitter  (X) adalah  pemilih  potensial,  sehingga  penelitian  ini  mengevaluasi  perubahan  sentimen  masyarakat sebelum  dan  setelah  Gibran  terpilih  sebagai  calon  wakil  presiden  Prabowo.  [15]  Penelitian  ini  juga  berfokus  untuk mengidentifikasi pandangan positif atau negatif dalam teks yang di posting di media sosial [13]  untuk memahami ekspresi emosional, opini, dan tanggapan masyarakat terhadap isu-isu terkait Gibran Rakabuming Raka sebagai cawapres Prabowo Subianto, serta memberikan wawasan tentang pandangan dan sentimen masyarakat. [16]
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Putra & Pramusinto (2023), evaluasi sentimen pada tweet terkait potensi  elektabilitas calon  presiden 2024 telah dilakukan dengan memanfaatkan algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN). Penelitian ini menggunakan KNN untuk mengidentifikasi  pola dan tren pendapat  masyarakat  serta memantau perubahan sentimen dari waktu  ke waktu. [17] Namun, penelitian ini belum menggunakan metode lain yang mungkin memberikan  perspektif  berbeda  dalam  analisis  sentimen.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  gap  tersebut  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk menganalisis sentimen masyarakat sebelum dan sesudah terpilihnya Gibran sebagai cawapres Prabowo. Penggunaan Naïve Bayes diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan efisien dalam mengklasifikasikan sentimen publik, sehingga menawarkan kontribusi baru dalam pendekatan metodologis analisis sentimen politik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini secara khusus memfokuskan pada proses klasifikasi sentimen dari ulasan yang telah terkumpul. Proses ini dicapai  dengan  menerapkan  metode Naïve  Bayes .  Data  ulasan  dikumpulkan  melalui  layanan Google  Colab untuk pengolahan  data,  sementara  proses  klasifikasi  dilakukan  melalui  alat  bantu RapidMiner . Gambar  1 menampilkan prosedur penelitian secara visual, yang mencakup perencanaan dan pelaksanaan penelitian oleh peneliti.
Gambar 1. Diagram Alir Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Dataset
Dalam penelitian ini, dataset diperoleh melalui teknik  pengambilan data dengan menggunakan metode crawling yang dijalankan pada Google Colab . Data yang diambil berasal dari platform Twitter (X). Data diambil dengan menggunakan query yang sesuai dengan fokus penelitian, yaitu sentimen publik terkait pemilihan Gibran sebagai calon wakil presiden Prabowo. Beberapa kata kunci yang terlibat mencakup ‘gibran’ dan ‘prabowo’. Pengumpulan data juga memiliki batasan atau  limit  yang  ditetapkan  berdasarkan  jumlah tweet yang  dihasilkan  oleh  pengguna  setiap  hari.  [18] Data crawling dilaksanakan  dua  kali,  sebelum  dan  setelah  Gibran  dilantik  sebagai  calon  wakil  presiden  Prabowo.  Rentang  waktu pengumpulan  data  mencakup  periode  mulai  bulan  Juli  2023  hingga  Oktober  2023,  dan  dari  Oktober  2023  hingga
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes
Desember 2023. Hasil pengumpulan data disimpan dalam format file csv , yang mencakup jumlah ulasan aplikasi yang diperlukan oleh peneliti. [19]

## 2.2 Pelabelan Dataset
Setelah mendapatkan data dari proses crawling , setiap ulasan diberi label sentimen, dengan menggunakan label positif (P)  dan  negatif  (N).  Label  positif  (P)  diberlakukan  pada  kalimat  yang  mencerminkan  kepuasan  terhadap  terpilihnya Gibran sebagai calon wakil presiden Prabowo, sementara label negatif (N) diberikan pada kalimat yang menyampaikan ketidakpuasan atau kritik terhadap terpilihnya Gibran sebagai calon wakil presiden Prabowo. Tujuan dari tahap ini adalah untuk  melatih  model  yang  akan  digunakan  pada tahap  pelatihan  data  dan  mempermudah  pengidentifikasian  sentimen dalam dataset . [20] Proses pelabelan data dilakukan secara manual oleh tiga orang menggunakan Microsoft Excel dalam format . csv . Jika terdapat perbedaan pendapat, individu ketiga berperan sebagai penengah untuk menentukan apakah suatu kalimat akan mendapatkan label positif (P) atau negatif (N), dengan tujuan menghindari subjektivitas dalam penelitian ini. [21]

## 2.3 Preprocessing Dataset
Dataset yang telah didapatkan akan mengalami proses preprocessing sebelum dilanjutkan ke tahap selanjutnya. Tujuan dari preprocessing data  adalah  mengonversi  data  mentah  ke  dalam  format  yang  lebih  optimal  dan  sesuai  dengan kebutuhan  analisis.  [22]  Pada  sub  bab  ini,  akan  dijelaskan  diuraikan  langkah-langkah preprocessing yang  diperlukan untuk memproses data dalam penelitian ini : a. Cleansing proses untuk menghapus tanda baca, angka, simbol, tautan URL , dan nama pengguna ( username ) dari dalam teks. Hal ini dilakukan dengan tujuan menghasilkan data cuitan yang bersih, bebas dari elemen tambahan yang tidak relevan, sehingga mempermudah analisis dan memastikan keaslian informasi yang terkandung dalam setiap cuitan. [23]
b. Tokenizing adalah  proses  memotong  setiap  kata  dalam  dokumen  dengan  maksud  mengonversi  huruf  besar  diubah menjadi  huruf  kecil.  Proses  ini  hanya  melibatkan  pengolahan  huruf,  sehingga  karakter  atau  tanda  baca  lainnya dihilangkan. Hanya huruf dari 'a' hingga 'z' yang tetap ada selama tahap ini. Tokenizing memungkinkan teks untuk dipecah menjadi unit-unit terkecil yang dapat diolah secara lebih efisien dalam analisis teks atau pemrosesan bahasa alami. [24]
c. Filter Stopwords merupakan tahap dimana kata-kata kunci diambil dari hasil tokenizing . Dalam konteks ini, terdapat daftar kata yang disebut algoritma stoplist yang digunakan untuk mengeliminasi kata-kata yang dianggap tidak relevan atau kurang penting. Selain itu, terdapat pula daftar kata yang berperan sebagai wadah untuk menyimpan kata-kata yang dianggap penting atau relevan. dalam analisis atau pemrosesan lebih lanjut. [24] Dengan demikian, langkah ini membantu menyaring dan mengekstrak informasi yang lebih relevan dari teks yang diolah.
d. Transform  Cases merupakan  proses  standarisasi  atau  normalisasi  teks,  di  mana  semua  huruf  dalam  teks  diubah menjadi  huruf kecil atau besar.  [25] Misalnya, kata "BAIK" dan "baik" dianggap sama setelah proses transformasi kasus.  Hal  ini  membantu  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  sentimen  karena  mengurangi  variasi  dalam  data  yang diperlakukan sebagai informasi yang berbeda oleh model. [26]

## 2.4 Pemodelan
Pada tahap ini, dilakukan pemodelan yaitu proses membangun model untuk mengklasifikasikan teks menjadi sentimen positif atau negatif. [27] Proses ini dimulai dengan menggunakan data yang telah dipersiapkan dan dihubungkan dengan operator Naïve Bayes , yang menganalisis hubungan antara kata-kata yang digunakan dalam teks berhubungan dengan perasaan yang ingin disampaikan. [28] Selanjutnya, hasil model disimpan untuk mengevaluasi performanya pada kedua data uji dan latih. Data uji menunjukkan seberapa baik model dapat memprediksi sentimen pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya, dan data latih menunjukkan seberapa baik model dapat membangun dan melatih model. [26] Dengan demikian, proses pemodelan ini memastikan bahwa model yang dihasilkan dapat mengidentifikasi sentimen positif dan negatif dalam teks dengan akurasi yang dapat dievaluasi dan diperbaiki sesuai kebutuhan. [29]

## 2.5 Klasifikasi Algoritma
Setelah dataset melalui proses preprocessing dan  pemodelan, selanjutnya masuk ke  tahap  klasifikasi  yang melibatkan penggunaan algoritma Naïve Bayes Classifier . Evaluasi model dilakukan melalui penggunaan operator cross-validation , yang terdiri dari dua subproses , yaitu data training dan data testing. [30] Proses data latih menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier , sementara proses data testing mengukur tingkat akurasi, presisi, recall , dan menampilkan kurva Area Under the Curve (AUC) [24] Peneliti memanfaatkan model Naïve Bayes Classifier yang telah direncanakan sebelumnya untuk  menentukan  atribut  atau  kelas  dari  data  baru  yang  belum  memiliki  informasi  atribut  atau  kelasnya.  Metode  ini menggunakan teorema  bayes sebagai  dasar  sebagai  cara  untuk  memprediksi  kemungkinan  hal-hal  di  masa  depan berdasarkan informasi masa lalu. [31] Secara khusus, metode ini digunakan untuk memprediksi tingkat akurasi komentar publik terhadap terpilihnya Gibran sebagai calon wakil presiden Prabowo dalam yang telah dikategorikan sebagai positif atau negatif. Metode Naive Bayes dianggap efektif untuk menganalisis sentimen dalam kumpulan data dengan kelebihan berupa  kebutuhan  data  pelatihan  minimal  dan  kemudahan  penggunaan.  [32]  Dalam  pengolahan  teks,  Naive  Bayes Classifier sangat umum digunakan dan tetap sederhana dengan tingkat akurasi dan kinerja yang tinggi. [33]
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes

## 2.6 Evaluasi
Pada tahap evaluasi, output dari langkah-langkah preprocessing dan penerapan algoritma dinilai menggunakan metrik seperti Akurasi, Presisi, dan Recall .  [34]  Akurasi mengukur total prediksi  yang benar dari model, Presisi  memberikan perhitungan akurasi dalam memprediksi kasus positif, dan recall sejauh mana model mampu memprediksi dengan tepat nilai positif aktual. [35] Evaluasi ini melibatkan pengukuran akurasi, presisi, dan recall dengan menggunakan confusion matrix untuk menilai keberhasilan analisis pada model yang telah dibangun. [36] Berikut merupakan model dasar dari Gambar 2 yang merupakan tabel confusion matrix :

## Gambar 2. Confusion Matrix
Dengan TP ( True Positive ) yang merupakan prediksi data positif yang akurat, FP ( False Positive ) adalah data yang seharusnya  negatif  tetapi  diidentifikasi  sebagai  data  positif,  FN  ( False  Negative )  adalah  data  yang  seharusnya  positif tetapi  diidentifikasi  sebagai  data  negatif,  dan  TN  ( True  Negative )  adalah  data  negatif  yang  diprediksi  secara  akurat. confusion  matrix dapat  digunakan sebagai  alat untuk  mengukur tingkat akurasi, presisi, dan recall . Rumus yang dapat digunakan untuk menghitung metrik-metrik ini, seperti yang dijelaskan oleh [37] adalah sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3)

## 2.7 Perbandingan Hasil
Perbandingan hasil sebelum dan sesudah terpilihnya Gibran sebagai cawapres Prabowo dalam penelitian ini menunjukkan beberapa  perubahan  pada  aspek  pengumpulan  data,  tetapi  konsistensi  dalam  metode  pelebelan, preprocessing , pembobotan  kata,  dan  klasifikasi.  Terdapat  pemisahan  periode  pengumpulan  data  sebelum  dan  sesudah  terpilihnya Gibran, yang dapat menunjukkan perubahan dalam persepsi publik. Hubungan antar metode ini memberikan konsistensi dalam  analisis,  meskipun  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  tahap  pelebelan  dan preprocessing .  Metode pemodelan  data  digunakan  secara  konsisten,  mengklasifikasikan  teks  menjadi  sentimen  positif  atau  negatif.  Model dievaluasi menggunakan data uji dan data latih untuk memastikan akurasi dalam mengidentifikasi sentimen dalam teks. Penggunaan algoritma klasifikasi Naïve Bayes yang sama pada kedua periode memungkinkan pembandingan yang valid terkait kemampuan model dalam memprediksi sentimen. Evaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall memberikan informasi  yang  lebih terperinci mengenai  kinerja model dalam menginterpretasikan sentimen masyarakat sebelum dan setelah dilantiknya Gibran sebagai cawapres Prabowo.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Dataset
Pada tahap pengumpulan data, peneliti menggunakan metode crawling melalui Google Colab untuk mengakses data dari Twitter (X). Proses crawling dilakukan dua kali, yaitu sebelum dan setelah Gibran dilantik sebagai calon wakil presiden Prabowo. Hasil pengumpulan data disimpan dalam format file csv yang mencatat jumlah ulasan aplikasi yang diperlukan oleh peneliti menggunakan bahasa Indonesia. Proses crawling data sesuai dengan yang ditunjukkan dalam Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 1. Proses Crawling Data
Langkah-langkah  pada Gambar  3 menunjukkan  tahapan crawling data  di Google  Colab .  Variabel filename digunakan  untuk  memberikan  nama  file  hasil crawling ,  yang  dalam  hal  ini  ada  empat,  GibranSebelum. csv , GibranSesudah.csv,  PrabowoSebelum.csv,  dan  PrabowoSesudah.csv.  Variabel search_keyword mengatur  kata  kunci pencarian,  yaitu  "gibran"  dan  "prabowo"  dalam  bahasa  Indonesia.  Variabel  limit  menentukan  jumlah  data  yang  akan diambil  dari  internet.  Dua  baris  terakhir  variabel  untuk  mengatur  batas  waktu  pengambilan  data  dari  Twitter  (X),
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes
since_date sebagai batas awal dan until_date sebagai batas akhir. Rentang waktu pengumpulan data mencakup periode Juli hingga Oktober 2023, dan Oktober hingga Desember 2023.
Gambar 2. Variabel Crawling Data

## 3.2 Pelabelan Dataset
Setelah dataset yang didapatkan dari proses crawling data, tahap berikutnya adalah pelabelan. Pada tahap ini, semua data dibagi menjadi dua bagian, data latih dan data uji. Data latih dilabelkan sebagai contoh untuk pengolahan data uji nantinya. Hanya data yang relevan yang digunakan dalam penelitian ini dari data yang berhasil dikumpulkan dari internet untuk meningkatkan akurasi. Data dibagi dengan perbandingan 70:30 oleh peneliti. Jika data latih mengandung pendapat positif, mereka dilabelkan  positif, dan jika mengandung pendapat  negatif, mereka dilabelkan negatif, sesuai  yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pelabelan Data Ulasan GibranSebelum Opini Sentimen Gibran kan otaknye martabak Kagak ngerti ilmu ˜‡˜‚ Negatif Meski begitu kuat pengaruh Bowo dan timnya serta dukungan rejim orba Bowo akan kalah dengan kuda troya Gibran Negatif Keraguan publik akan kemampuan Wali Kota Solo Gibran Rakabuming Raka setelah ditunjuk menjadi cawapres  Prabowo  Subianto  tampaknya  akan  segera  hilang  setelah  melihat  berbagai  tokoh  yang  akan menjadi mentor politik di belakangnya  https//tco/28BSnZzb3X Positif stay up demi deklarasi prabowocipung eh  mas gibran  i love you pak wowo yakin beliau bisa tumpas opm di papua https//tco/tRvwV94iwz Positif Emang yg asik buat dipilih sih cuman 2 yg rambut putih ga ada asik2nya  Sayangnya yang ini kok sama gibran coba sama yg laen pilih yg ini gua
Negatif
Tabel  1  menunjukkan  beberapa  contoh  hasil  pelabelan  pada  data  yang  didapatkan  terkait  Gibran  sebelum pelantikan.  Sentimen  negatif  mencakup  keraguan  terhadap  kapabilitas  Gibran,  politik  dinasti,  dan  potensi  konflik kepentingan. Sentimen positif mencakup keyakinan pada kemampuan kepemimpinannya, harapan inovasi, dan dukungan terhadap visinya.
Tabel 2. Pelabelan Data Ulasan GibranSesudah Opini Sentimen Jauhlah antara langit dan lumpur https//tco/oJlK21Jmlt Negatif
Kubu sebelah emx udh pade somplak otak nya ˜?   Krn susah up postingan prestasi capres nya yg emx ga ada     Jd nyinyir mulu cari bahan bullyan dgn memotong judul dr berita luar negeri utk julukan buat gibran
Stlh samsul gagal skrg nepo baby ˜’  Capres sm pndukung sama Negatif
Rakabuming  Raka  membuktikan  dirinya  layak  menjadi  cawapres  dengan  memberikan  jawaban  yang tajam dan jelas Kritik yang awalnya menghujam berubah menjadi pujian setelah melihat performa Gibran Rakabuming Raka dalam debat cawapres Semoga Positif Hilirisasi  digital adalah sebuah frase baru yang dibuat  sendiri  oleh Gibran Maka sebaiknya si  pembuat menjelaskan dengan rinci apa artinya secara bahasa dan istilah agar bisa masuk dalam frase akademis Positif
Yg meremehkan anda itu diri anda sendiriyg memghinakan anda itu diri anda sendirisadarlah wahai anak haram kontitusi https//tco/748WFavIxO Negatif
Tabel 2 menunjukkan beberapa contoh hasil pelabelan pada data yang didapatkan terkait Gibran setelah pelantikan. Sentimen  negatif  mencakup  keraguan  yang  berkelanjutan  terhadap  kapabilitas  Gibran,  isu  politik  dinasti,  dan  potensi konflik  kepentingan.  Sentimen  positif  mencakup keyakinan  pada  kemampuan  kepemimpinannya  berdasarkan  visinya, harapan akan inovasi yang dijanjikan, dan dukungan terhadap rencana-rencana yang diusungnya.
Tabel 3. Pelabelan Data Ulasan PrabowoSebelum
Opini Sentimen Naif sekali melihat dagelan politik ala pak BELIAU Negatif
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes
wkwkwk engga mau pilih Prabowo karna dosa masa lalu dan pengen banget jadi presiden mau apaaa gitu lhoo engga mau pilih Ganjar karna plek ketiplek kaya Jokowi dan sering gaslighting engga mau pilih Anies karna secara langsung melanggengkan korupsi
Negatif seru ngeliat bagaimana pak prabowo dengan segala skemanya menemukan plafond yang lebih tinggi untuk pemilu sekarang sedangkan ganjar mencoba mengulang formula jokowi dengan baju dan wakilnya Positif Bersihbersih  rumah  sambil  liat  proses  pendaftaran  Capres  Cawapres  Prabowo    Gibran  ke  KPU˜… https//tco/WZanGlKktr Positif kesalahan terulang lagi pak Prabowo bawa Gibran daftar ke kpu Negatif
Tabel 3 menampilkan hasil pelabelan terkait Prabowo sebelum pelantikan Gibran sebagai cawapresnya. Sentimen negatif  mencakup  ketidakpastian  terhadap  kebijakan  politik  dan  kekhawatiran  terhadap  pemilihan  Gibran  sebagai cawapresnya. Sentimen positif mencakup perubahan sikap Prabowo yang lebih terbuka, harapan akan perubahan yang diusungnya,  keyakinan  akan  kekuatan  kepemimpinannya  yang  baru,  dukungan  terhadap  kelanjutan  program-program presiden sebelumnya, serta antusiasme atas kemungkinan terpilihnya Gibran sebagai cawapresnya.
Tabel 4. Pelabelan Data Ulasan PrabowoSesudah Opini Sentimen Nah ini kan video 2016 Pertanyaannya isu apa yg lagi disembunyiin sama buzzer prabowo ini Negatif Lbh baik pisahkan diri dari NKRI jika prabowo gibran menang  Raka Negatif Dukung Anies  Pilih Ganjar Coblos Prabowo £ Positif 11 12 lah ama yg nangisin prabowo Negatif Saya pilih Prabowo karena beliau sosok yg mapan   Sosok yg tegas  Sosok yg berwibawa  Beliau didukung para ulama  Kyai  dan Habaib  Beliau juga sangat  dicintai pendukungnya  TAPI ITU DULU  KALAU SEKARANG  SORRY  YE  SORRY  YE    WAKANDA  NO  MORE  INDONESIA  FOREVER  ‘?˜?˜‚ https//tco/lNnlztpZ5k
Negatif
Tabel  4  menunjukkan  hasil  pelabelan  data  terkait  Prabowo  setelah  pelantikan  Gibran  sebagai  cawapresnya. Sentimen  negatif  mencakup  ketidakpastian  terhadap  kebijakan  politik,  keinginan  besar  untuk  memimpin  karena pengalaman  sebelumnya,  dan  keraguan  terhadap  pemilihan  Gibran  sebagai  cawapresnya.  Sentimen  positif  mencakup perubahan  sikap  Prabowo  yang  lebih  terbuka,  harapan  akan  perubahan  yang  diusungnya,  keyakinan  akan  kekuatan kepemimpinannya yang baru, serta dukungan terhadap kelanjutan program-program presiden sebelumnya.

## 3.3 Preprocessing Dataset
Pada tahap preprocessing data ini, langkah awalnya adalah cleansing data untuk menghilangkan duplikasi dan karakter yang  tidak  relevan.  Setelah  itu, dataset yang  terkumpul  akan  diproses  menggunakan  aplikasi RapidMiner Studio . Preprocessing bertujuan untuk mengubah kalimat yang tidak terstruktur menjadi dataset yang terstruktur, sehingga lebih efektif dalam proses analisis. Langkah-langkah dalam preprocessing dataset yang dilakukan peneliti mencakup cleansing, tokenizing, filter stopword , dan transform cases .
Gambar 3. Operator Tahapan Cleansing
Gambar  5  memperlihatkan  tahap cleansing dari  data  yang  telah  diambil  dan  disimpan  dalam file  CSV .  Proses pembersihan diperlukan karena adanya simbol-simbol seperti {!@#$%^&*)[];:’”,./<>?}, URL , dan mention dalam ulasan komentar seperti yang terdapat pada Gambar 6. Langkah selanjutnya melibatkan penggunaan operator Remove Duplicates untuk menghilangkan data yang diambil beberapa kali atau duplikat selama proses crawling . Selain  itu,  dalam  penelitian  ini,  beberapa  operator  proses  dokumen  dalam RapidMiner digunakan  untuk menyesuaikan  langkah-langkah preprocessing ,  termasuk Cleansing yang  sudah  dilakukan  sebelumnya, Tokenizing, Stopwords, dan Transform Cases , seperti yang terlihat pada Gambar 7.
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes
Gambar 5. Operator Tahapan Preprocessing Dataset
a. Cleansing dilakukan untuk menghilangkan tanda baca, angka, simbol, tautan URL , dan nama pengguna ( username ) dari teks. Ini bertujuan untuk menghasilkan cuitan yang bersih dan relevan, memudahkan analisis, dan memastikan keaslian informasi. [23] Tabel 5 memperlihatkan perbandingan sebelum dan sesudah dilakukan cleansing.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Cleansing
Sebelum Cleansing

## Sesudah Cleansing
Merespon  sikap  @prima_or_id  yang  akhirnya  masuk kedalam  Koalisi  Indonesia  Maju,  serta  mendukung Prabowo dan Gibran sebagai capres dan cawapres 2024. Saya mendukung penuh jalan partai, walupun sekarang belum  bisa  menjadi  bagian  dari  mereka  secara  penuh.
#MenangkanPancasila
Merespon  sikap  yang  akhirnya  masuk  kedalam  Koalisi Indonesia  Maju  serta  mendukung  Prabowo  dan  Gibran sebagai  capres  dan  cawapres  Saya  mendukung  penuh  jalan partai  walupun  sekarang  belum  bisa  menjadi  bagian  dari mereka secara penuh
b. Tokenizing untuk  memecah teks menjadi  unit-unit terkecil yang dapat  diolah lebih efisien dalam analisis teks atau pemrosesan bahasa alami, dan memudahkan proses penghapusan Stopwords . [24] Tabel 6 menunjukkan visualisasi sebelum dan sesudah tahap tokenizing :
Tabel 6. Perbandingan Hasil Tokenizing
Sebelum Tokenizing Sesuadah Tokenizing
Merespon  sikap  yang  akhirnya  masuk  kedalam Koalisi  Indonesia  Maju  serta  mendukung  Prabowo dan  Gibran  sebagai  capres  dan  cawapres  Saya mendukung  penuh  jalan  partai  walupun  sekarang belum bisa menjadi bagian dari mereka secara penuh
'Merespon',  'sikap',  'yang',  'akhirnya',  'masuk',  'kedalam',
'Koalisi',  'Indonesia',  'Maju',  'serta',  'mendukung',  'Prabowo', 'dan',  'Gibran',  'sebagai',  'capres',  'dan',  'cawapres'.  'Saya', 'mendukung',  'penuh',  'jalan',  'partai',  'walupun',  'sekarang', 'belum',  'bisa',  'menjadi',  'bagian',  'dari',  'mereka',  'secara', 'penuh'
c. Filter Stopwords adalah tahap di mana kata-kata penghubung dihapus dari dataset untuk menyaring informasi yang lebih  relevan.  Proses  ini  menggunakan  algoritma stoplist untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  penting  dan mempertahankan kata-kata kunci yang relevan. [24] Peneliti menggunakan kamus stopwords dari situs web Kaggle . Tabel 7 menampilkan contoh sebelum dan sesudah proses filter stopwords :
Tabel 7. Perbandingan Hasil Filter Stopwords Sebelum Stopwords Sesudah Stopwords 'Merespon', 'sikap', 'yang', 'akhirnya', 'masuk', 'kedalam', 'Koalisi',  'Indonesia',  'Maju',  'serta',  'mendukung', 'Prabowo',  'dan',  'Gibran',  'sebagai',  'capres',  'dan', 'cawapres'. 'Saya', 'mendukung', 'penuh', 'jalan', 'partai', 'walupun', 'sekarang', 'belum', 'bisa', 'menjadi', 'bagian', 'dari', 'mereka', 'secara', 'penuh' 'Merespon',  'sikap',  'akhirnya',  'masuk',  'Koalisi',  'Indonesia', 'Maju', 'mendukung', 'Prabowo', 'Gibran', 'capres', 'cawapres', 'Saya',  'mendukung',  'jalan',  'partai',  'walaupun',  'belum', 'bagian', 'penuh'
d. Transform  Cases adalah  proses  standarisasi  teks  dengan  mengubah  semua  huruf  menjadi  huruf  kecil  atau  besar. Langkah ini meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen dengan mengurangi variasi data yang dianggap berbeda oleh model. [25] Tabel 8 menunjukkan contoh sebelum dan sesudah proses transform cases ( lower case / huruf kecil) :
Tabel 8. Perbandingan Hasil Transform Cases
Sebelum Transform Cases Sesudah Transform Cases 'Merespon',  'sikap',  'akhirnya',  'masuk',  'Koalisi', 'Indonesia',  'Maju',  'mendukung',  'Prabowo',  'Gibran', 'capres', 'cawapres', 'Saya', 'mendukung', 'jalan', 'partai', 'walaupun', 'belum', 'bagian', 'penuh' 'merespon',  'sikap',  'akhirnya',  'masuk',  'koalisi',  'indonesia', 'maju',  'mendukung',  'prabowo',  'gibran',  'capres',  'cawapres', 'saya',  'mendukung',  'jalan',  'partai',  'walaupun',  'belum', 'bagian', 'penuh'
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes

## 3.4 Pemodelan
Selanjutnya tahapan pemodelan, menggunakan operator subproses sebelumnya lalu dihubungkan dengan operator Naïve Bayes , kemudian dihubungkan dengan dua operator store . Operator store pertama digunakan sebagai hasil data uji dan operator store yang kedua digunakan untuk data latih, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 6. Operator Tahapan Pemodelan

## 3.5 Klasifikasi
Setelah pembuatan data uji dan data latih selesai, langkah berikutnya adalah klasifikasi Naïve Bayes . Operator RapidMiner yang digunakan untuk proses ini ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 7. Operator Import Data Latih
Klasifikasi Naïve Bayes dimulai dengan operator read csv yang dihubungkan dengan filter example , yang diatur pada opsi is missing untuk mengambil dan memproses data latih yang masih kosong atau belum dilabeli. Selanjutnya, operator nominal to text digunakan sehingga operator process document from data dapat membaca dan memproses data. Opsi TF-IDF juga digunakan untuk mengatur parameter operator ini, sesuai yang ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 8. Parameter Pembuatan Vektor
Selanjutnya, operator union digunakan untuk menggabungkan data uji dengan data latih yang telah dibuat. Untuk mengatasi kekosongan data saat pemrosesan, agar sistem tidak mengalami kesalahan, digunakan operator replace missing value dengan kondisi default zero . Operator apply  model kemudian  ditambahkan untuk menyimpan dan menampilkan hasil sentimen dari pemrosesan Naïve Bayes , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 11.
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes

## 3.6 Evaluasi
Setelah  dataset  dianalisis  menggunakan  metode Naïve  Bayes ,  pengujian  dilakukan  menggunakan confusion  matrix . Tujuan  dari  pemeriksaan  ini  adalah  untuk  menghitung  tingkat  akurasi  berdasarkan  evaluasi  dan  validasi. Accuracy , precision , dan recall adalah tiga parameter yang digunakan dalam confusion matrix untuk mengukur akurasi. Gambar 12 menunjukkan operator yang digunakan dalam proses perhitungan confusion matrix di aplikasi RapidMiner .
Gambar 10. Operator Perhitungan Confusion Matrix
Perhitungan confusion  matrix dimulai dengan  membaca data latih  menggunakan operator read csv ,  selanjutnya dihubungkan dengan operator set role yang bertugas untuk mengatur kolom hasil sentimen sebagai atribut label. Setelah itu,  data  tersebut  dihubungkan  dengan  operator split  data untuk  membagi  data  dengan  perbandingan  70:30  atau  ratio seperti yang ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar 11. Ratio Pada Operator Split Data
Selanjutnya, data dihubungkan dengan operator Naïve Bayes dan apply model , dan diakhiri dengan menyajikan hasil  pengukuran  akurasi  menggunakan  operator performance .  Hasil confusion  matrix menunjukkan  akurasi  sebesar 60.71% untuk dataset GibranSebelum, 55.00% untuk dataset GibranSesudah, 67.80% untuk dataset PrabowoSesudah, dan  42.86%  untuk dataset PrabowoSesudah.  Berikut  merupakan  tabel  dan  perhitungan  dari confusion  matrix setiap dataset .
Tabel 9. Confusion Matrix Dataset GibranSebelum True Negative True Positive Class Precision Pred. Negative 25 0 100.00% Pred. Positive 33 26 44.07% Class Recall 43.10% 100.00%
Dengan perhitungan dari Tabel 9 sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 26 + 25
26 + 33 + 25 + 0 = 51 84 = 60,71%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 26 26 + 33 = 26 59 = 44,07%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 26 26 + 0 = 26 26 = 100,00%
Berdasarkan  perhitungan  dari  Tabel  9  yang  berisi  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma naïve bayes yang diambil  dari  hasil confusion  matrix ,  yaitu accuracy 60,71%, precision 44,07%,  dan recall 100,00%  dari dataset GibranSebelum.
Tabel 10. Confusion Matrix Dataset GibranSesudah True Negative True Positive Class Precision Pred. Negative 18 0 100.00% Pred. Positive 27 15 35.71% Class Recall 40.00% 100.00%
Dengan perhitungan dari Tabel 10 sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 =
15 + 18
15 + 27 + 18 + 0 = 33 60 = 55,00%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 15 15 + 27 = 15 42 = 35,71%
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 15 15 + 0 = 15 15 = 100,00%
Berdasarkan perhitungan dari Tabel 10 yang berisi hasil perhitungan menggunakan algoritma naïve bayes yang diambil  dari  hasil confusion  matrix ,  yaitu accuracy 55,00%, precision 35,71%,  dan recall 100,00%  dari dataset GibranSesudah.
Tabel 11. Confusion Matrix Dataset PrabowoSebelum True Negative True Positive Class Precision Pred. Negative 19 0 100.00% Pred. Positive 19 21 52.50% Class Recall 50.00% 100.00%
Dengan perhitungan dari Tabel 11 sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 21 + 19 21 + 19 + 19 + 0 = 40 59 = 67,80%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 21 21 + 19 = 21 40 = 52,50%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 21 21 + 0 = 21 21 = 100,00%
Berdasarkan perhitungan dari Tabel 11 yang berisi hasil perhitungan menggunakan algoritma naïve bayes yang diambil  dari  hasil confusion  matrix ,  yaitu accuracy 67,80%,  precision  52,50%,  dan recall 100,00%  dari dataset PrabowoSebelum.
Tabel 12. Confusion Matrix Dataset PrabowoSesudah True Negative True Positive Class Precision Pred. Negative 2 0 100.00% Pred. Positive 4 1 20.00% Class Recall 33.33% 100.00%
Dengan perhitungan dari Tabel 12 sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 = 1 + 2 1 + 4 + 2 + 0 = 3 7 = 42,86%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 1 1 + 4 = 1 5 = 20,00%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 1 1 + 0 = 1 1 = 100,00%
Berdasarkan perhitungan dari Tabel 12 yang berisi hasil perhitungan menggunakan algoritma naïve bayes yang diambil  dari  hasil confusion  matrix ,  yaitu accuracy 42,86%, precision 20,00%,  dan recall 100,00%  dari dataset PrabowoSesudah.

## 3.7 Perbandingan Hasil
Setelah  semua  tahapan  analisis  dilakukan  sampai  tahap  terakhir  yaitu  evaluasi,  maka  selanjutnya  akan  dilakukan perbandingan  yang  dihasilkan  dari  semua dataset yang  telah  dianalisis,  yaitu  GibranSebelum,  GibranSesudah, PrabowoSebelum, dan PrabowoSesudah.
Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo

## Menggunakan Naïve Bayes
Berdasarkan  Gambar  14  diatas  yang  menampilkan  perbandingan  hasil  analisis  berdasarkan confusion  matrix menunjukkan bahwa analisis terhadap empat dataset menggunakan algoritma Naïve Bayes menunjukkan variasi dalam kinerja model tergantung pada karakteristik dataset yang digunakan. Meskipun akurasi relatif tinggi, presisi sering kali rendah,  terutama  dengan false  positive yang  signifikan.  Namun, recall tetap  tinggi,  menunjukkan  kemampuan  model mengidentifikasi  sebagian  besar  sentimen  positif. Dataset GibranSebelum  dan  PrabowoSebelum  cenderung menghasilkan hasil yang lebih positif, sementara GibranSesudah dan  PrabowoSesudah menunjukkan penurunan hasil, mungkin  karena  penunjukkan  atau  dilantiknya  Gibran  sebagai  cawapres  Prabowo  terhadap  sentimen  publik.  Ini menunjukkan pentingnya memperhatikan faktor eksternal yang memengaruhi dataset dalam pengembangan model lebih lanjut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes pada  empat dataset menunjukkan  variasi  dalam performa  model. Dataset GibranSebelum  mencapai  akurasi  sebesar  42,86%,  dengan precision 20,00%  dan recall 100,00%. Sementara itu, dataset GibranSesudah menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi  menjadi  67,80%, dengan precision mencapai 52,50% dan recall 100,00%. PrabowoSebelum mencatat akurasi 60,71%, precision 44,07%, dan recall 100,00%,  sementara  PrabowoSesudah  memiliki  akurasi  55,00%, precision 35,71%,  dan recall 100,00%., Ditemukan bahwa akurasi bervariasi antara 42,86% hingga 67,80%. Hasil tertinggi tercatat pada dataset PrabowoSebelum dengan akurasi 67,80%, sedangkan hasil terendah pada dataset PrabowoSesudah dengan akurasi 42,86%. Precision juga menunjukkan  variasi,  dimana  nilai  tertinggi  adalah  52,50%  pada  dataset  PrabowoSebelum,  sementara  nilai  terendah adalah 20,00% pada dataset PrabowoSesudah. Meskipun demikian, recall tetap konsisten mencapai 100% untuk semua dataset ,  hal  ini  menandakan  kemampuan  model untuk  mengidentifikasi  sebagian  besar  sentimen  positif  secara  benar. Namun, analisis menunjukkan bahwa pada beberapa dataset , seperti pada GibranSebelum dan GibranSesudah, terdapat kecenderungan untuk memiliki lebih banyak sentimen negatif setelah dilantiknya Gibran sebagai cawapres Prabowo. Hal ini menandakan adanya peningkatan ketidaksukaan atau ketidakpuasan publik terhadap Gibran setelah peristiwa tersebut. Oleh  karena  itu,  dalam  meningkatkan  performa  keseluruhan  model Naïve  Bayes pada dataset tersebut,  penting  untuk memperbaiki kemampuan dalam mengidentifikasi sentimen negatif dengan lebih akurat.

## REFERENCES
[1] F. A. Wenando, R. Hayami, dan A. J. Anggrawan, “ANALISIS SENTIMEN PADA PEMERINTAHAN TERPILIH PADA PILPRES 2019 DITWITTER MENGGUNAKAN ALGORITME NAÏVEBAYES,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 1, hlm. 101–106, Des 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v7i1.851.
[2] A. R. Dewi, S. Diana, M. A. Fakhrezi, N. Awang, H. Ma’arif, dan D. D. Saputra, “SENTIMEN ANALISIS TERHADAP PUAN MAHARANI  SEBAGAI  KANDIDAT  CALON  PRESIDEN  2024  BERDASARKAN  OPINI  TWITTER  MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN ADABOOST,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi), vol. 10, no. 1, hlm. 75–80, Mar 2023, doi: 10.30656/jsii.v10i1.5785.
[3] O. Manullang dan C. Prianto, “Analisis Sentimen dalam Memprediksi Hasil Pemilu Presiden dan Wakil Presiden : Systematic Literature Review,” Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (JICOM), vol. 4, no. 2, hlm. 104–113, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
[4] M. U. Hasanah, W. Widiastuti, dan A. Makhrian, “Konstruksi Berita Pencalonan Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka sebagai Capres dan Cawapres 2024 : Analisis Framing Pada Media Kompas.com dan CNN Indonesia (Edisi 16-25 Oktober 2023),”  Jurnal  Indonesia :  Manajemen  Informatika  dan  Komunikasi,  vol.  5,  no.  1,  hlm.  988–999,  Jan  2024,  doi: 10.35870/jimik.v5i1.586.
[5] A. B. Adji, H. A. Mau, dan M. Candra, “KONSTITUSIONALITAS PERUBAHAN USIA CALON PRESIDEN DAN CALON WAKIL PRESIDEN DALAM NEGARA HUKUM DEMOKRASI,” SENTRI : Jurnal Riset Ilmiah, vol. 3, no. 1, Jan 2024.
[6] S. S. Aulia, Salsabilla, dan F. A. Pitakon, “Analisis Politik Dinasti Jokowi dalam Lensa Patologi Birokrasi: Grand Corruption,” Nusantara  Journal  of  Multidisciplinary  Science,  vol.  1,  no.  5,  hlm.  1044–1053,  Des  2023,  [Daring].  Tersedia  pada: https://jurnal.intekom.id/index.php/njms
[7] M. Muhdar dan T. Susilowati, “Analisis Yuridis Putusan Mahkamah Konstitusi Tentang Penetapan Pasangan Calon Presiden dan Wakil Presiden Terhadap Penegakan dan Kepastian Hukum di Indonesia,” Perkara : Jurnal Ilmu Hukum dan Politik, vol. 1, no. 4, hlm. 148–167, Des 2023, doi: 10.51903/perkara.v1i4.1494.
[8] R. E. Saputra, T. R. Pandiangan, A. S. Pifua, dan A. S. Okhir, “Pengaruh Putusan MK NOMOR 1/PUU-XXI/2023 Terhadap Sikap Politik Mahasiswa Fakultas Hukum Universitas Jambi,” Perkara : Jurnal Ilmu Hukum dan Politik, vol. 2, no. 1, hlm. 198– 208, Mar 2024, doi: 10.51903/perkara.v2i1.1633.
[9] M.  S.  Suat,  “PUTUSAN  MAHKAMAH  KONSTITUSI  YANG  DISERTAI  DENGAN  PENDAPAT  HAKIM  BERBEDA (DISSENTING OPINION) DALAM PEMENUHAN PRINSIP-PRINSIP KEADILAN,” Jurnal Al-Qodiri : Jurnal Pendidikan, Sosial, dan Keagamaan, vol. 20, no. 3, Jan 2023, doi: 10.53515/qodiri.
[10]  S.  Riskawati,  “RASIO  DECIDENDI  PUTUSAN  MAHKAMAH  KONSTITUSI  NOMOR  18/PUU-XVII/2019  DAN PERUBAHAN  KONSTRUKSI  NORMA  EKSEKUSI  DAN  WANPRESTASI  DALAM  SISTEM  HUKUM  INDONESIA,” ACTA DIURNAL Jurnal Ilmu Hukum Kenotariatan, vol. 5, no. 1, Des 2021, doi: 10.23920/acta.v5i1.613.
[11]  R. Asmara, M. Febrian Ardiansyah, dan M. Anshori, “Analisa Sentiment Masyarakat terhadap Pemilu 2019 berdasarkan Opini di Twitter menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” JURNAL INOVTEK POLBENG - SERI INFORMATIKA, vol. 5, no. 2, 2020, [Daring]. Tersedia pada: www.kominfo.go.id

## Alfito Gaizka, Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo Menggunakan Naïve Bayes
[12]  O. Manullang dan C. Prianto, “Analisis Sentimen dalam Memprediksi Hasil Pemilu Presiden dan Wakil Presiden : Systematic Literature Review,” Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer, vol. 4, no. 2, hlm. 104–113, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
[13]  S. Puad dan A. Susilo Yuda Irawan, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT PADA TWITTER TERHADAP PEMILIHAN UMUM 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” 2023.
[14]  A. Azzawagama Firdaus, A. Yudhana, dan I. Riadi, “ANALISIS SENTIMEN PADA PROYEKSI PEMILIHAN PRESIDEN 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 2, hlm. 236–245, 2023, doi: 10.51454/decode.v3i2.172.
[15]  M. R. Fais Sya’ bani, U. Enri, dan T. N. Padilah, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Calon Presiden 2024 Dengan Algoritme Naïve Bayes,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 2, hlm. 265, Apr 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[16]  Ardiansyah  R,  “ANALISIS  SENTIMEN  CALON  PRESIDEN  DAN  WAKIL  PRESIDEN  PERIODE  2019-2024  PASCA DEBAT PILPRES DI TWITTER,” ScientiCO : Computer Science and Informatics Journal, vol. 2, no. 1, 2019.
[17]  R.  A.  Putra dan  W.  Pramusinto,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR  (KNN) ANALISIS  SENTIMEN TWEET PADA ELEKTABILITAS BAKAL CALON PRESIDEN 2024,” Jakarta, Agu 2023.
[18]  A. Wibowo, F. Noor Hasan, L. Akbar Ramadhan, R. Nurhayati, dan A. Wibowo, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Keefektifan Pembelajaran Daring Selama Pandemi COVID-19 Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi, vol. 4, no. 2, hlm. 239–248, Jul 2022.
[19]  V. Fitriyana dkk., “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jamsostek Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine,” 2023.
[20]  L. A. Pramesti dan N. Pratiwi, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Program MBKM Menggunakan Decision Tree dan Support Vector  Machine,”  Journal  of  Information  System  Research  (JOSH),  vol.  4,  no.  4,  hlm.  1145–1154,  Jul  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i4.3807.
[21]  G. A. Mursianto, D. Widiyanto, dan B. T. Wahyono, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Pada Aplikasi Google Classroom Menggunakan Metode SVM Dan Seleksi Fitur PSO,” Informatik: Jurnal Ilmu Komputer, vol. 18, no. 3, Des 2022.
[22]  C. Leto, D. Sujana, V. Septiana, W. Mahmudin, dan M. Ridwan, BUKU TEKS KONSEP DATA MINING DAN PENERAPAN. Bandarlampung: CV. Keranjang Teknologi Media, 2023.
[23]  S.  Khairunnisa,  A.  Adiwijaya,  dan  S.  Al  Faraby,  “Pengaruh  Text  Preprocessing  terhadap  Analisis  Sentimen  Komentar Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter  (Studi  Kasus  Pandemi  COVID-19),”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 2, hlm. 406, Apr 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
[24]  D. Normawati dan S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.
[25]  G.  Radiena  dan  A.  Nugroho,  “ANALISIS  SENTIMEN  BERBASIS  ASPEK  PADA  ULASAN  APLIKASI  KAI  ACCESS MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI), vol. 6, no. 1, Apr 2023.
[26]  I.  Oktavia  dan  A.  R.  Isnain,  “Analisis  Sentimen  Opini  Terhadap  Tools  Artificial  Intelligence  (AI)  Berdasarkan  Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 8, no. 2, hlm. 777–787, Apr 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7524.
[27]  B. Bayu Baskoro dkk., “Analisis Sentimen Pelanggan Hotel di Purwokerto Menggunakan Metode Random Forest dan TF-IDF (Studi  Kasus:  Ulasan  Pelanggan  Pada  Situs  TRIPADVISOR),”  Journal  of  Informatics,  Information  System,  Software Engineering and Applications, vol. 3, no. 2, hlm. 21–29, Mei 2021, doi: 10.20895/INISTA.V3I2.
[28]  S. D. I. Mau, I. Sembiring, dan H. Purnomo, “Analisis Pengguna Media Sosial Terhadap Isu UU Cipta Kerja Menggunakan SNA dan  Naive  Bayes,”  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS),  vol.  4,  no.  1,  hlm.  149–155,  Jun  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1610.
[29]  D.  Pratmanto,  F.  F.  D.  Imaniawan,  dan  V.  Maarif,  “ANALISIS  SENTIMEN  PADA  ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI IDENTITAS KEPENDUDUKAN DIGITAL DENGAN METODE NAIVE BAYES DAN K-NEAREST,” Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems, vol. 7, no. 2, hlm. 151–161, 2023.
[30]  C. R. Andreansyach, T. S. Fardiansyah, D. Apriani, dan A. Sani, “Prediksi Persentase Kelulusan Mahasiswa STMIK Widuri Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  JBPI-Jurnal  Bidang  Penelitian  Informatika  ,  vol.  1,  no.  2,  hlm.  75–84,  Jun  2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi
[31]  H. Paul, A. S. Wiguna, dan H. Santoso, “PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES UNTUK  KLASIFIKASI  JENIS  MOBIL  TERLARIS  BERDASARKAN  PRODUKSI  DI  INDONESIA,”  JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 7, no. 1, Des 2023.
[32]  F. Fathonah dan A. Herliana, “Penerapan Text Mining Analisis Sentimen Mengenai Vaksin Covid  - 19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal Sains dan Informatika, vol. 7, no. 2, hlm. 155–164, Des 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.331.
[33]  C. F. Hasri dan D. Alita, “PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISIS SENTIMEN TERHADAP DAMPAK VIRUS CORONA DI TWITTER,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA), vol. 3, no. 2, hlm. 145–160, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
[34]  M.  R.  A.  Surya,  Martanto,  dan  U.  Hayati,  “ANALISIS  SENTIMEN  ULASAN  PENGGUNA  OVO  MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES PADA GOOGLE PLAY STORE,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 3, Jun 2024.
[35]  A. Fatunnisa dan H. Marcos, “Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Siswa SMK Teknik Komputer Menggunakan Algoritma Random Forest,” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), vol. 14, no. 1, hlm. 101–111, Apr 2024, doi: 10.34010/jamika.v14i1.12114.
[36]  I.  B.  G.  Sarasvananda,  D.  Selivan,  M.  L.  Radhitya, dan  I.  N. T.  A.  Putra,  “Analisis  Sentimen  Pada  Pembelajaran  Daring Di Indonesia Melalui Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” SINTECH (Science and Information Technology) Journal, vol. 5, no. 2, Okt 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.31598
[37]  P.  R.  Alvita  Wagiswari  D,  I.  Susilawati,  A.  Witanti,  P.  Studi  Informatika,  F.  Teknologi  Informasi,  dan  U.  Mercu  Buana Yogyakarta, “Analisis Sentimen pada Komentar Aplikasi MyPertamina dengan Metode Multinomial Naïve Bayes,” Yogyakarta, 2023.