## IMPLEMENTASI LEXICON BASED DAN NAIVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TOPIK PEMILIHAN PRESIDEN 2019
1 Gusti Nur Aulia, 2 Eka Patriya
1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
2 ekapatriya@staff.gunadarma.ac.id,

## Abstrak
Pilpres  saat  ini  cukup  menyita  perhatian,  karena  berbagai  rumor  yang  beredar. Masyarakat  juga  menjadi  sasaran  elit  politik,  dimana  suara  mereka  merupakan  penentu keberlangsungan  arah  politik  untuk  lima  tahun  kedepan.  Opini-opini  positif,  netral  maupun negatif dapat menimbulkan ancaman munculnya berita bohong (hoax). Salah satu sarana yang digunakan masyarakat dalam mengekspresikan pilihan politiknya adalah melalui media sosial salah  satunya  twitter.  Data  seperti  opini  publik  dapat  diolah  menjadi  sebuah  informasi  yang bermanfaat,  salah  satunya  melalui  analisis  sentimen.  Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan analisis  sentimen  pada  Twitter  tentang  pemilihan  presiden  2019.  Tahapan  analisis  sentimen pada penelitian ini terdiri dari akuisisi data, pre-processing, klasifikasi data, evaluasi data dan visualisasi data. Preprocessing dilakukan dengan case folding, normalisasi data, filtering, ubah kata  baku,  stopword  dan  stemming.  Penelitian  ini  melakukan  2  metode  yaitu  dengan  metode Lexicon  Based  dan  Naïve  Bayes  Classifier.  Hasil  akhir  dari  analisis  kemudian  dihitung  nilai akurasi  menggunakan  confusion  matrix  dan  di  visualisasikan  menggunakan  web  server. Penentuan  sentimen  prediksi  dilakukan  menggunakan  metode  Lexicon  Based  dan  Labelisasi dengan  perhitungan  secara  manual.  Data  latih  dan  data  uji  akan  digunakan  dalam  proses pelatihan dan pengujian menggunakan Naive Bayes Classiﬁer. Hasil klasiﬁkasi yang dilakukan oleh  metode  Naive  Bayes  Classiﬁer  disebut sentimen aktual.  Perhitungan  tingkat  keakurasian antara  sentimen  prediksi  terhadap  sentimen  aktual  menggunakan  pengujian  confusion  matrix. Hasil  yang  didapatkan  adalah  tingkat  akurasi  antara  sentimen  prediksi  dan  sentimen  aktual dengan Lexicon Based sebesar 64,49% pada data uji dan pada data latih sebanyak 94,2% serta dengan menggunakan Labelisasi dan Naive Bayes Classiﬁer sebesar 86,53% pada data uji dan data  latih  sebesar  94,08%.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  melakukan  riset atas opini masyarakat pada Twitter mengenai Pilpres 2019 yang mengandung sentimen positif, negatif atau netral.
Kata Kunci : Classifier, Lexicon Based, prediksi, Naive Bayes, Twitter

## Abstract
In this study, researchers will conduct a sentiment analysis on Twitter about the election presidential 2019. The stages of sentiment analysis in this study consist of data acquisition, pre- processing, data processing or classification, data evaluation and data visualization. The pre- processing processes are case folding, data normalization, filtering, changing standard words, stopword  and  stemming.  This  study  conducted  2  methods,  namely  the  Lexicon  Based  method and the Naïve Bayes Classifier. The final result of the analysis is then calculated the accuracy value  using  a  confusion  matrix  and  visualized  using  a  web  server.  Determination  of  initial sentiments  or  commonly  referred  to  as  predictive  sentiments  is  done  using  the  Lexicon  Based method and Labeling with manual calculations. After determining the initial sentiment, the data is divided into training data and test data. In this study the number of training data is 845 data (data to 1-845) and for test data amounted to 245 data (data to 846-1090). Training data and test  data  will  be  used  in  the  training  and  testing  process  using  Naive  Bayes  Classification.
The results of the classification carried out by the Naive Bayes Classification method are called actual sentiments. After the prediction of sentiment is determined at the beginning of the process and the actual sentiment has been obtained, then the level of accuracy is calculated between the predicted sentiment to the actual sentiment using the confusion matrix test. The results obtained are  the  level  of  accuracy  between  predicted  sentiments  and  actual  sentiments  with  Lexicon Based of 64,49% in the test data and in training data as much as 94,2% and by using Labeling and Naive Bayes Classification of 86,53% in the test data and data training of 94,08%.
Keywords : Classifier, Lexicon Based, prediction, Naive Bayes, Twitter

## PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  negara yang  menganut  sistem  demokrasi,  sebagai negara  yang  menganut  sistem  demokrasi, penting bagi warga negara Indonesia memiliki  sebuah  proses  untuk  memilih  orang yang  dapat  mengisi  jabatan-jabatan  politik tertentu.  Proses  tersebut  kita  kenal  sebagai Pemilu  atau  Pemilihan  Umum.  Di  Indonesia sendiri  diketahui bahwa pemilu  diselenggara- kan  secara  periodik  yaitu  selama  lima  tahun sekali.  Pada  tanggal  17  April  2019  yang  lalu telah  diselenggarakan  kembali  pemilu,  salah satunya  adalah  pemilihan  presiden  (Pilpres). Pilpres  saat  ini  cukup  menyita  perhatian, karena berbagai rumor beredar saling menjatuhkan  antar  kedua  pasangan  calon presiden  (paslon).  Masyarakat  juga  menjadi sasaran  elit  politik,  dimana  suara  mereka merupakan  penentu  keberlangsungan  arah politik untuk lima tahun kedepan. Opini-opini positif,  netral  maupun  negatif  seperti  SARA, Hak  Asasi  Manusia  (HAM)  dan  ekonomi dapat  menimbulkan  ancaman  munculnya berita  bohong  ( hoax ).  Salah  satu  sarana  yang digunakan  masyarakat  dalam  mengekspresi- kan  pilihan  politiknya  adalah  melalui  media
sosial  salah  satunya  twitter.  Twitter  meru- pakan  jejaring  sosial  yang  populer  di kalangan  pengguna  internet  saat  ini,  karena menyediakan  banyak  fitur  yang  menarik untuk digunakan oleh pengguna seperti berita, tweet  antar  sesama  pengguna  dan  lain sebagainya.  Data  seperti  opini  publik  dapat dikumpulkan  dan  diolah  menjadi  sebuah informasi  yang  bermanfaat,  salah  satunya melalui  analisis  sentimen  [1].  Analisis sentimen  diimplementasikan  untuk  meng- klasifisikan  data [2] kedalam klasifikasi  yang bersifat positif, negatif maupun netral.
Penelitian  terkait  mengenai  analisis sentimen  pada  Twitter  dilakukan  peneliti terdahulu.  Penelitian  dilakukan  [3]  dalam melakukan  analisis  sentimen  Twitter  meng- gunakan  metode Lexicon  Based dan Double Propagation .  Kombinasi Lexicon  Based dan Double  Propagation mampu  menghasilkan  7 parameter  analisis  sentimen  yaitu  sangat positif,  positif,  agak  positif,  netral,  agak negatif,  negatif  dan  sangat  negatif.  Penelitian [4]  membuat  aplikasi  klasifikasi  opini  yang menerapkan  pendekatan Naive  Bayes untuk mengklasifikasikan  kata-kata  dan  difokuskan pada tweets dalam Bahasa Indonesia. Aplikasi ini kemudian diterapkan untuk mengklasifika-
sikan  opini  publik  pada  Twitter  terkait layanan  pemerintah  terhadap  masyarakat, berdasarkan  sentimen  positif,  negatif  atau netral.  Data  latih  diperoleh  melalui  aplikasi platform  KNIME Analytic dan  sumber  teks diperoleh dari akun Twitter Dinas pemerintah Kota  Bandung.  Penelitian  [5]  penelitian  ini mencoba  menganalisis  persepsi  masyarakat kedalam  kelas  sentimen  menggunakan  meto- de Lexicon  Based dengan SentiWordNet . Dataset yang  digunakan  adalah tweets mengenai  kenaikan  harga  rokok  dalam Bahasa  Indonesia  berjumlah  350  buah.  Data diklasifikasikan  sesuai  SentiWordNet  pada tiap-tiap kata dalam kalimat. Untuk kata yang memiliki  lebih  dari  satu  arti  maka synset dipilih  berdasarkan  metode First  Sense dari SentiWordNet yang  muncul  paling  popular.
Peneliti (Antinasari, Perdana, & Fauzi, 2017), pada  penelitian  ini  digunakan  kamus  kata tidak  baku  dan  normalisasi Levenshtein Distance untuk  memperbaiki  kata  yang  tidak baku  menjadi  kata  baku  dengan  peng- klasifikasian Naïve  Bayes .  Peneliti  [6] melakukan penelitian analisis sentimen, untuk preprocessing data  menggunakan tokenisasi , cleansing dan filtering ,  untuk  menentukan class sentimen dengan metode Lexicon Based . Untuk  proses  klasifikasinya  menggunakan metode Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) dan Support  Vector  Machine (SVM).  Peneliti  [7] melakukan  penelitian  yang  terdahulu  tentang ujaran  kebencian.  Metode  yang  digunakan dalam  mengolah  data  dokumen  tersebut
adalah Backpropagation  Neural  Network dengan pembaruan fitur menggunakan Lexicon Based Features yang dikombinasikan dengan Bag of Words .
Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan mengimplementasikan  penggunaan  metode Lexicon  Based dan Naïve  Bayes  Classifier pada  penentuan  klasifikasi  sentimen  positif, negatif maupun netral dalam analisis sentimen  mengenai  pemilihan  presiden  2019. Hasil  klasifikasi  tersebut  kemudian  akan  di hitung  akurasinya  menggunakan confusion matrix .  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat bermanfaat  untuk  membantu  melakukan  riset atas opini  masyarakat pada Twitter  mengenai Pilpres  2019  yang  mengandung  sentimen positif, negatif atau netral.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan pada penelitian ini terdiri atas beberapa tahap proses.  Tahap  awal  merupakan  akuisisi  data yang  diperoleh  dari  pengambilan  data  berupa tweet dari  Twitter.  Tahap pre-processing , yaitu  terdiri  dari case  folding ,  normalisasi data tweet , filtering ,  mengubah  kata  baku, stopword serta stemming .  Setelah  dilakukkan stemming ,  tahap  selanjutnya  merupakan processing . Processing dilakukan  dengan klasifikasi Lexicon Based , yaitu klasifikasikan data  kedalam  bentuk  positif,  negatif  atau netral. Kemudian, processing dengan klasifikasi Naïve Bayes yang terdiri dari tahap
pelatihan  dan  pengujian  data.  Setelah  itu, dilakukan  evaluasi  data  dari  hasil  klasifikasi tersebut.  Tahap  akhir  dari  proses  ini  adalah visualisasi  hasil  data  menggunakan package shiny pada  RStudio.  Akuisisi  data  ( tweets ) menggunakan  API  Search  Twitter.  Pada bahasa  pemrograman  R  tersedia package untuk  mengambil tweets .  Tahap  akuisisi terdiri  dari proses pembuatan koneksi  dengan API  Search  Twitter  dan  proses  pengambilan datanya.  Untuk  mengambil  data  penelitian dalam  penelitian  ini tweets sesi  R  harus dihubungkan dengan API Search Twitter.

## Preprocessing Data Twitter
Preprocessing data  bertujuan  untuk mentransformasi  data  ke  dalam  suatu  format agar  bisa  lebih  mudah  dipahami.  Tahap  ini merupakan  tahap  penting  dalam  analisis sentimen.  Pada  tahap  ini,  tweet  mengalami kapitalisasi  dan  pembersihan  dari  komponen @,  RT,  url,  serta  komponen  lainnya.  Data yang telah diambil dari Twitter tentunya perlu diekstraksi  guna  menghilangkan  variabel yang  tidak  berguna.  Merujuk  pada  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [8]  pada proses ini dilakukan case folding, normalisasi data tweet , filtering ,  mengubah  kata  baku, stopword dan stemming dengan  penjelasan sebagai berikut :
1) Case  folding atau  kapitalisasi  merupakan tahap  pengubahan  huruf  pada  data  tweets menjadi  huruf  kecil.  Hanya  huruf  ‘a’  sampai dengan  ‘z’  yang  diterima.  Karakter  selain huruf  dihilangkan  dan  dianggap  sebagai
delimiter. Perubahan dilakukan dengan memeriksa  ukuran  setiap  karakter  dari  awal sampai  akhir  karakter.  Jika  ditemukan karakter  yang  menggunakan  huruf  kapital, maka  huruf  tersebut  akan  diubah  menjadi huruf kecil
2) Normalisasi Data Tweet. Data tweets yang didapat  dari  Twitter  seringkali  mengandung komponen  yang  tidak  diperlukan  seperti delimiter  sehingga  perlunya  penghapusan komponen.  Dalam  R,  penghapusan  atau pernormalisasian  dapat  menggunakan  fungsi pada package  tokenizers dan package textclean .  Proses  pernormalisasian  dilakukan dengan menghapus komponen emoji dan html pada  data  tweets,  komponen  ini  tidak dibutuhkan  dalam  proses  sentimen.  Sintaks yang digunakan dalam R adalah  :
3) Filtering . Filtering adalah  tahap  meng- hilangkan  tweets  yang  duplikat  atau  ganda menjadi  satu.  Terkadang,  data  yang  diambil pada  Twitter  dapat  berupa  data  duplikat  atau ganda  karena  adanya retweet atau repost tweet .  Maka  dari  itu  dengan  tahapan filtering ini,  dapat  menjadikan  data  tweets  tidak  ada yang  ganda.  Pada  penelitian  ini  awalnya  data yang  di  dapat  dari  tahapan  akuisisi  data adalah  sebanyak  5818  tweets,  namun  setelah di filtering data  menjadi  sebanyak  1090 tweets.
4) Mengubah  kata  baku.  Mengubah  kata-kata pada  tweets  yang  tidak  baku  atau  kata-kata cakapan ( slang )  menjadi kata-kata yang baku sesuai dengan Kamus Besar Bahasa Indonesia.  Tujuan  proses  ini  sama  dengan proses stemming .
5) Stopword. Pada  tahap  ini,  kumpulan  data tweets  yang  telah  melewati  tahap  ubah  kata baku akan melalui tahap menghapus kata-kata yang tidak perlu ( stopword ). Setiap kata pada data  tweets  akan  diperiksa.  Jika  terdapat  kata sambung,  kata  depan,  kata  ganti  atau  kata yang  tidak  ada  hubungannya  dalam  analisis sentimen,  maka  kata  tersebut  akan  dihilang- kan.  Langkah-langkah  membuang  kata-kata yang  tidak  perlu  adalah  sebagai  berikut:  a) Hasil proses ubah kata baku akan disbanding- an dengan daftar database katakata yang tidak perlu  b)  Dilakukan  pengecekan  apakah terdapat  kata  sama  dengan  daftar  atau  tidak.
c)Jika  terdapat  kata  yang  sama  pada  daftar database , maka kata yang sama tersebut akan dihilangkan.
6) Stemming . Stemming adalah proses mengubah kata menjadi bentuk kata dasarnya dengan cara menghilangkan imbuhan- imbuhan  pada  kata  dalam  suatu  dokumen. Algoritma stemming yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Algoritma  Nazief  dan Adriani.

## Klasifikasi Data dengan Lexicon Based
Klasifikasi  sentimen  dengan Lexical Based adalah  klasifikasi  berdasarkan  kata positif,  kata  negatif  ataupun  netral  yang  ada pada tweets yang telah dibersihkan.
Klasifikasi ini telah dicocokkan dengan kata-kata yang terdapat dalam kamus Lexicon Bahasa  Indonesia.  Jika  tweets  memiliki  kata positif, maka akan digolongkan pada sentimen  tweet  positif.  Jika  tweets  memiliki kata  negatif,  maka  akan  digolongkan  pada sentimen  tweet  negatif.  Namun  pada  kasus lain  jika  kedua  kata  ini  bernilai  sama,  maka digolongkan  dalam  tweet  netral.  Bagan  alur dari klasifikasi  ini  dapat dilihat pada Gambar 1. Klasifikasi  menggunakan  metode Lexicon Based dari  data  tweets  sebanyak  1091 menghasilkan  sentimen  positif  sebanyak  484, sentimen  negatif  sebanyak  392  dan  sentimen netral sebanyak 214.
Berikut akan ditampilkan proses klasiﬁkasi  kalimat  menggunakan  metode Lexicon Based . Jumlah data yang ditampilkan sebanyak  17  data,  baris  disebelah  kanan merupakan  hasil  sentimen  yang  dibagi kedalam  sentimen  positif,  negatif  atau  netral berdasarkan kamus Lexicon yang tersedia.
Gambar 1. Alur Lexicon Based
Klasifikasi  Data  dengan Naive  Bayes

## Classifier
Tahap Selanjutnya adalah tahap klasiﬁ- kasi,  yaitu  tahap  pengklasiﬁkasian  untuk menentukan  apakah  data  yang  akan  diuji termasuk  kedalam  sentimen  positif  atau negatif.  Pada  tahap  ini  digunakan  sebuah metode  yaitu Naïve  Bayes  Classiﬁer dengan
menggunakan  pelabelan  terlebih  dahulu. Metode  ini  terdiri  dari  2  proses,  yaitu  proses pelatihan dan proses pengujian.
Gambar  2  merupakan  bagan  alur  dari klasifikasi.  Adapun  tahapan  klasifikasi Naïve Bayes  Classifier dengan  menggunakan  pela- belan.
Gambar 2. Alur Naive Bayes Classifier
Tabel 1. Kriteria Label Teks Tweets Label Kriteria Positif Berisi kata-kata “menang”, “jujur”, “dukung”, “selamat” Negatif Berisi kata-kata “curang”, “tolak”, “bodoh”
Proses  Pelabelan  pada  tahapan  klasifikasi Naive  Bayes  Classifier adalah  sebagai berikut:
1. Penentuan Kategori Sentimen Teks Tweets Pada  tahap  ini  teks  tweets  dibaca  satu per satu kemudian ditentukan kriteria kategorinya  berdasarkan  kata-kata  tertentu (kata  kunci)  yang  muncul  pada  teks  tweets. Kriteria  label  pada  penelitian  ini  ditunjukkan oleh Tabel 1.
2. Labelisasi Tweets
Setelah  menganalisis,  penelitian  dila- njutkan  ke  tahap  labelisasi.  Pada  tahap labelisasi  tweets  diberikan  1  dari  2  label (“positif”  atau  “negatif”).  Labelisasi  dila- kukan secara manual dengan cara menuliskan labelnya  pada  kolom  tambahan  yang  dibuat pada  berkas  CSV  hasil  dari  data pre- processing yang sudah di stemming .
Kedua label yang digunakan dalam penelitian ini  dijelaskan  sebagai  berikut:  (1)  Label positif,  dilabelkan  pada  teks  tweets  dengan
kriteria berupa dukungan maupun pembelaan. (2) Label negatif, dilabelkan pada teks tweets yang  mengandung  kata-kata  ejekan,  sindiran maupun hinaan.
3. Hasil Labelisasi Tweets
Adapun  hasil  pelabelan  dai  1090  data tweets menghasilkan 807 teks tweets terlabeli positif  dan  283  teks  tweets  terklasifikasi negatif.  Beberapa  contoh  teks  tweets  beserta labelnya dituangkan ke dalam Tabel 2. 4. Transformasi
Setelah  selesai  pelabelan  teks  tweets, teks  tersebut  harus  diubah  menjadi  bentuk yang  dapat  digunakan  oleh  komputer  (atau lebih  tepatnya machine  learning dalam  hal ini).  Pengubahan  bentuk  tersebut  dikenal sebagai  vektorisasi.  Dalam  lingkup text mining ,  vektorisasi  adalah  proses  membuat vektor  dengan  nilainya  berupa  angka-angka kemunculan  term  (yaitu  kata  unik)  dalam dokumen  [9].  Untuk  melakukan  vektorisasi maka  teks  tweets  harus  dipisah  menjadi  kata per kata. Pemisahan teks tweets menjadi kata- kata  disebut  dengan  tokenisasi.  Tokenisasi adalah  proses  pemecahan  dokumen  menjadi komponen-komponen  individual  [10].  Dalam
hal  ini  komponen  individual  tersebut  yaitu token adalah kata dari tiap teks tweets. Tujuan tokenisasi  adalah  agar  dapat  digunakan  oleh model machine learning (Hari, 2015). Dalam penelitian  ini  token-token  dibuat  dalam bentuk document  term  matrix .  Untuk  mem- buat document  term  matrix digunakan perintah berikut:
dtm_tweets<- DocumentTermMatrix(VCorpus(VectorSo urce(tweets$Teks)))
Keterangan :
a. DocumentTermMatrix() adalah fungsi untuk  membuat  document  term  matrix  dari sebuah corpora,  yang  disediakan oleh package tm.
b. VCorpus (VectorSource(tweets$teks)) adalah  parameter  berupa  fungsi  untuk membuat  corpora  volatil.  Pada  penelitian  ini hanya  variabel  teks  yang  dijadikan  corpora, sehingga  dituliskan  teks  tweets$teks  sebagai vektor sumber.
c. VectorSource()  adalah  fungsi  untuk  mem- buat sebuat vektor sumber.
Tabel 2. Contoh Teks Tweets yang Sudah Dilabeli
Label Teks Tweets Positif selamat menang pilpres moga pimpin amanah rakyat indonesia Negatif tidak gratis bohong curang pilpres bentar lagi laknat dunia turun
5. Implementasi  Algoritma  Pengklasifikasi

## Naïve Bayes
Setelah  selesai  melakukan  tahap  trans- formasi,  analisis  dilanjutkan  ke  tahap  Imple- mentasi  Algoritma  Pengklasifikasi Naïve Bayes .  Pada  tahap processing diimplemen- tasikan algoritma pengklasifikasi Naïve Bayes . Adapun tahap
processing pada penelitian  ini  terdiri  dari  3  proses,  yaitu
pembuatan  set  data  latih  dan  set  data  uji, melakukan  data  latih  (membangun  model pengklasifikasi menggunakan algoritma Naïve  Bayes ),  dan  diakhiri  dengan  klasifikasi (mengimplementasikan model pengklasifikasi pada  set  data  uji  teks  tweets).  Berikut  adalah proses-proses tahapan implementasi algoritma pengklasifikasi Naïve Bayes :
1) Membuat  Set  Data  Latih  dan  Uji. Untuk membuat  set  data  latih  maupun  set  data  uji, objek  dtm_tweets  terlebih  dahulu  “dibagi” menjadi  2  buah  objek  menggunakan  2 perintah berikut:
Keterangan:
[1:845,  ]  dan  [846:1090,  ]  menunjukkan nomor  baris  teks  tweets  dalam  objek dtm_tweets.  Dengan  menulis  2  perintah  di atas, terbentuklah 2 buah objek matriks berisi data latih sebanyak 845 dan data uji sebanyak 245.

## 2) Melakukan Latih pada Set Data Latih
Setelah  set  data  latih  dan  set  data  uji dibuat, maka dilanjutkan ke proses latih. Pada proses  latih  diimplementasikan  algoritma pengklasifikasi Naïve  Bayes. Algoritma pengklasifikasi Naïve  Bayes akan  meng- gunakan  kemunculan  tiap term (kata  unik) dalam teks tweets untuk menghitung
probabilitas  klasifikasi  teks  tweets.  Dengan kata  lain,  proses  latih  akan  menghasilkan model  pengklasifikasi  teks  tweets  untuk penelitian ini.
Proses  latih  pada  algoritma  peng- klasifikasi Naïve  Bayes terdiri  dari  2  buah perhitungan, yaitu perhitungan untuk mencari probabilitas  kemunculan label  (kategori sentimen)  dan  perhitungan  untuk  mencari probabilitas  kemunculan  tiap term untuk  tiap klasifikasi.  Proses  latih  dapat  dituliskan dengan 2 persamaan berikut:
P(Label i ) = Jumlah Label i Panjang Data Latih
(1)
P(Term n |Label i ) = Frekuensi Kemunculan Term n pada Teks dengan Label i Jumlah Label i
2)
3) Melakukan Klasifikasi
Setelah  model  pengklasifikasi  dibuat,  maka proses  pengklasifikasian  dapat  dilakukan.
Berdasarkan teorema Naïve Bayes , probabilitas  kategori  teks  tweets  dituliskan pada persamaan 3.
P(V MAP ) =
P(term 1 ,term 2 ,term 3 ,…,term n |label i )P(label i ) P(term 1 ,term 2 ,term 3 ,…,term n )
(3)
Nilai
P(term 1 , term 2 , term 3 , … , term n )
konstan  untuk  semua label i ,  sehingga persamaan di atas dapat dapat disederhanakan menjadi persamaan 4.
V MAP =   ∏ P n x=1 (term x |label i ) 1 Z P(label i ) (4)
Keterangan:
a. ∏  P (term x |label i ) n  x=1  adalah  hasil perkalian  sekuensial  dari  nilai  probabilitas term pertama yang muncul pada label pertama
hingga  nilai  probabilitas term ke-n  yang muncul pada label terakhir.
b. Z  adalah  faktor  penyekala  yang  mengubah probabilitas  menjadi  persamaan  di  atas.  Nilai Z dihitung secara otomatis oleh algoritma.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Visualisasi  data  dalam  bentuk  histogram hasil  analisis  sentimen  menggunakan  lexicon based  dan  naïve  bayes  classifier  dapat  dilihat pada  Gambar  3.  Gambar  visualisasi  data dalam  bentuk wordcloud dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 3. Tampilan Halaman Visualisasi Histogram
Gambar 4. Tampilan Halaman Visualisasi Wordcloud
Pengujian Sistem dengan Confusion Matrix Pengujian  akurasi  klasiﬁkasi  dilakukan untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  klasiﬁkasi data tweets yang  dilakukan  secara  manual menggunakan  Labelisasi  dan  dengan  metode Lexicon  Based dengan  klasiﬁkasi  data tweets yang  dilakukan  oleh  sistem  dengan  meng- gunakan  metode Naïve  Bayes  Classiﬁer . Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan confusion  matrix yaitu  sebuah  matrik  dari prediksi  yang  akan  dibandingkan  dengan kelas  yang  asli  dari  data  inputan.  Pengujian dilakukan  menggunakan  245  data  uji  yang sudah  diberi  label.  Data  uji  yang  telah  dikla- siﬁkasikan  secara  manual  akan  dibandingkan dengan  hasil  klasiﬁkasi  yang  dilakukan  oleh
sistem  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classiﬁer .  Hasil  pengujian  akurasi  klasiﬁkasi data tweets dapat dilihat pada Tabel 3 dan 4.
Akurasi  =  (TNegatif  +  TNetral  +  TPositif)  / Data Uji
Akurasi = (78 + 26 + 54) / 245
Akurasi = 158 / 245 = 0,6449 * 100% = 64,49%
Data pengujian akurasi yang digunakan pada Tabel 3 dari 845 data latih dan 245 data uji,  sistem  berhasil  mengklasifikasi  158  data dengan  tepat  dan  87  data  dengan  keliru. Berdasarkan  pengujian  akurasi,  didapatkan hasil  akurasi  klasiﬁkasi  data tweets dari sistem  analisis  sentimen  dengan  meng- gunakan  metode Lexicon  Based dan  diuji dengan sistem Naïve Bayes Classiﬁer sebesar 64,49%.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix Lexicon dengan Sistem Prediksi Sistem Lexicon Negatif Netral Positif Negatif 78 21 8 Netral 20 26 18 Positif 11 9 54 Tabel 4. Tabel Confusion Matrix Labelisasi dengan Sistem Jumlah Data Uji: 245 Sentimen Hasil Analisis Negatif Sentimen Hasil Analisis Positif Sentimen Asli Negatif (TrueNegatif) 25 (FalsePositif) 14 Sentimen Asli Positif (FalseNegatif) 19 (TruePositif) 187
1. Akurasi
Akurasi = (TNegatif +TPositif) / Data Uji Akurasi = (25+187) / 245
Akurasi  =  212  /  245  =  0,8653  *  100%  =
86,53%
2. Kesalahan Sistem Kesalahan Sistem = 1 – Akurasi
Kesalahan  Sistem  =  1  –  0,8653  =  0,1347  * 100% = 13,47%
3. Presisi Presisi Positif = (TP) / (TP + FP)
Presisi Positif = 187 / (187+14)
Presisi Positif = 187 / 201 = 0,9303 * 100% =
93,03%
Presisi Negatif = (TN) / (TN + FN) Presisi Negatif = 25 / (25+19) Presisi Negatif = 25 / 44 = 0.5681  * 100% = 56,81%
4. Recall/Sensitiﬁty Recall = (TP) / (TP+FN) Recall = 187 / (187+19)
Recall  =  187  /  206  =  0.9077  *  100%  =
90,77% 5. Speciﬁcity Speciﬁcity = (TN) / (TN+FP)
Speciﬁcity = 25 / (25+14) Speciﬁcity  =  25  /  39  =  0,6410  *  100%  = 64,10%
Data pengujian akurasi yang digunakan pada Tabel 4 dari 845 data latih dan 245 data uji,  sistem  berhasil  mengklasifikasi  212  data dengan  tepat  dan  33  data  dengan  keliru. Berdasarkan  pengujian  akurasi,  didapatkan hasil  akurasi  klasiﬁkasi  data tweets dari
sistem  analisis  sentimen  dengan  menggu- nakan  Labelisasi  dan  diuji  dengan  sistem Naïve  Bayes  Classiﬁer sebesar  86,65% dengan  kesalahan  sistem  sebesar  13,47%, presisi  positif  sebesar  93,03%  serta  presisi negatif  sebesar  56,81%, recall sebesar 90,77%  dan specificity sebesar  64,10%.
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  pengujian akurasi menggunakan confusion matrix adalah bahwa analisis sentimen menggunakan Labelisasi  dan Naïve  Bayes  Classiﬁer dapat digunakan  sebagai  metode  pengklasiﬁkasian pada  analisis  sentimen  karena  tingkat  akura- sinya  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan menggunakan metode Lexicon Based .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  klasifikasi  menggunakan  metode Lexicon  Based menghasilkan  klasifikasi positif  sejumlah  484,  negatif  392  dan  netral 214  dari  data tweets sebanyak  1090.  Pada metode  ini  klasifikasi  terbanyak  adalah  pada sentimen  positif.  Klasifikasi  menggunakan metode Naïve  Bayes  Classifier dan  pelabelan manual  dengan  data  latih  sebanyak  845  dan data  uji  sebanyak  245,  menghasilkan  klasi- fikasi  sentimen  positif  sebanyak  206  dan negatif  sebanyak  39.  Pada  metode  ini  hasil klasifikasi  terbanyak  adalah  pada  sentiment positif.  Pada  penelitian  analisis  sentimen  ini didapatkan  hasil  akurasi  yang  diuji  oleh Confusion  Matrix, klasiﬁkasi  data tweets dari sistem  analisis  sentimen  dengan  meng- gunakan  metode Lexicon  Based sebesar
64,49%  pada  data testing dan  pada  data training sebanyak  94,2%  serta  dengan menggunakan  Labelisasi  dan Naive  Bayes Classiﬁer sebesar  86,53%  pada  data testing dan  data training sebesar  94,08%.  Maka berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  pada penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  opini masyarakat  melalui  Twiter  mengenai  Pilpres 2019  menggunakan  2  metode  yaitu Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier, hasil  yang mendapatkan  tingkat  akurasi  paling  tinggi yaitu dengan Labelisasi Naïve Bayes Classifier dan  dari  kedua  metode  tersebut hasil  dari  klasifikasi  sentimen  memiliki kecenderungan  yang  sama  yaitu  sentimen positif.
Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan  seperti  data  yang  ditarik  dari Twitter  dalam  jumlah  yang  besar,  meng- gunakan  algoritma  yang  berbeda,  selain melakukan classification juga  melakukan clustering untuk  pemisahan  data  dalam jumlah  besar,  serta  adanya  fitur real-time pada visualisasi data dan dapat diaskes kapan saja.  Pada  pengembangan  lebih  lanjut  dari sistem yang sudah dibuat, diharapkan aplikasi ini  dapat  dikembangkan  dengan  meng- gunakan  metode  lain  yang  lebih  baik  dan dengan  mengikuti  perkembangan  teknologi informasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Adriani,  J.  Asian,  B.  Nazief,  S.  M.
Tahaghoghi,  dan  H.  E.  Williams,
“Stemming  Indonesian:  A  conﬁx-
stripping approach”, ACM Transactions on Asian  Language Information  Processing  (TALIP) ,  vol.
6, no. 4, hal. 1 – 33, 2007.
[2] X.  Ding,  B.  Liu,  dan  P.  S.  Yu,  “A holistic  lexicon-based  approach  to opinion mining”, Dalam Proceedings of the  2008  International  Conference  on Web Search and Data Mining, 2008.
[3] G.  A.  Buntoro,  T.  B.  Adji,  dan  A.  E. Permanasari “,Sentiment analysis
Twitter  dengan  kombinasi lexicon based dan double  propagation ,” dalam
CITEE 2014 , 2014, hal. 39 – 43.
[4] Falahah dan D. W. A. Nur, “Pengembangan  aplikasi sentiment analysis menggunakan  metode  Naive Bayes  (Studi  kasus  sentiment  analysis dari  media  Twitter)”,  Dalam  Seminar Nasional  Sistem  Informasi  Indonesia,
2015 Hal. 335 – 340.
[5] I.  Kusumawati,  “Analisa  sentimen menggunakan lexicon  based kenaikan harga rokok pada media sosial Twitter,”,Skripsi  Sarjana,  Universitas
Muhammadiyah  Surakarta,  Surakarta,
2017.
[6] G.  A.  Buntoro,  “Analisis  sentimen calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017  di
Twitter”, INTEGER: Journal of
Information  Technology ,  vol.  2,  no.  1, hal. 32 – 41, 2017.
[7] M.  M.  Munir,  M.  A.  Fauzi,  dan  R.  S.
Perdana, “Implementasi metode
backpropagation neural network berbasis lexicon based features dan bag of  words  untuk  identifikasi  ujaran kebencian pada Twitter,” Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 10, hal. 3182 – 3191, 2018.
[8] S.  K.  Ravindran  dan  V.  Garg,  Vikram,
Mastering Social Media Mining with R. Packt Publishing Ltd. UK, 2015. [9] W. Baugh, 2013. https://stackoverflow.com/a/17054702.
[10] B.  Lantz, Machine  Learning  With  R . Birmingham:  Packt  Publishing  Ltd, 2015.