## Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Calon Presiden 2024 Ridwan Kamil Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Neni Sari Putri Juana * , Elin Haerani, Fadhilah Syafria, Elvia Budianita
Sains Dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950123432@students.uin-suska.ac.id, 2 elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 elvia.budianita@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950123432@students.uin-suska.ac.id Submitted: 19/05/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak –Reaksi fakta publik tentang pemilihan calon presiden Ridwan Kamil yang nantinya akan diperoleh data tersebut diambil dari Twitter berdasarkan dari permasalahan tersebut, maka perlu dilakukan penelitian analisis sentiment. Berdasarkan hasil penelitian ini proses klasifikasi Naïve Bayes Classifier  ada 3 skenario pembagian data latih dan data uji yaitu dengan data latih  90%:10%  data  uji  menghasilkan  nilai  accuary  85,43%,  nilai  recall  100,00%,  dan  precision  85,33%  untuk  data  latih 80%:20% data uji dari data tersebut mendapatkan  nilai accury 86,38%, recall 100,00% dan nilai precision 86,38% dan untuk data pada pembagian data latih 70%:30% data uji dari data tersebut mendapatkan nilai  accuary 84,29%, recall 100,00% dan precision 84,29%. Dari data tweet yang telah digunakan yaitu sebanyak 1262 komentar positif dan 242 komentar negatif. Hasil ini membuktikan bahwa Naïve Bayes Classifier sangat baik untuk melakukan analisis sentimen pada komentar twitter mengenai calon presiden 2024 ridwan kamil. Proses Naïve Bayes Classifier medapatkan nilai akurasi tertinggi  86,38% dengan pembagian data latih 80%:20%data uji.
Kata Kunci: Presiden; Twitter; Analisis Sentimen; Naïve Bayes Classifier
Abstract– Reaction to public facts about the election of the presidential candidate Ridwan Kamil, which will later be obtained, the data is taken from Twitter based on these problems, it is necessary to do sentiment analysis research. Based on the results of this study, the classification process for the Naïve Bayes Classifier has 3 scenarios for dividing training data and test data, namely  with  90%:10% training  data,  the  test data  produces  an  accuary value  of 85.43%,  a  recall  value  of 100.00%,  and  a precision of 85.33%. For training data 80%: 20% of the test data produces an accuracy value of 86.38%, a recall of 100.00% and a precision value of 86.38% and for data on the distribution of training data 70%: 30% of the test data produces an accuary value  of  84.29  %,  100.00%  recall  and  84.29%  precision. From  the  tweet  data  that  has  been  used,  there  are  1262  positive comments  and  242  negative  comments. These  results  prove  that  the  Naïve  Bayes  classifier  is  very  good  for  conducting sentiment  analysis  on  Twitter  comments  about  the  2024  presidential  candidate  Ridwan  Kamil. The  naïve  Bayes  classifier process gets the highest accuracy value of 86.38% by dividing the training data 80%:20% test data.
Keywords : President; Twitter; Sentiment Analysis; Naïve Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Zaman  modern  seperti  saat  ini  menyediakan  internet  sebagai  alat  teknologi  yang  semakin  canggih  dalam pencapaian  sebuah  informasi.  Setiap  pertahun  teknologi  semakin  meningkat  dan  semakin  canggih  hal  ini  yang membuat  masyarakat dunia saat ini gemar menggunakan media sosial karena lebih mudah digunakan dan simple. Twitter  menjadi  pilihan  sosial  media  yang  paling  banyak  digunakan  masyarakat  Indonesia  [1].  Phone  Arena mencatatkan bahwa dari tahun 2019 hingga 1 Mei 2020 terjadi peningkatan pengguna twitter secara drastis yang awalnya hanya 134 juta meningkat sebanyak 24% menjadi 166 juta [2].
Twitter merupakan media sosial yang memiliki banyak informasi sehingga mayoritas masyarakat memilih dan meminatinya. Hal tersebut dibuktikan dengan adanya data pengguna media sosial diindonesia sudah mencapai 170 juta, media yang saat  ini  menjadi favorit dikalangan masyarakat  adalah  twitter, dimana  twitter ini menjadi posisi  ke-6 dengan peringkat dunia. Dalam media sosial pada  twitter  ini sangat  cepat  dalam menyaring  sebuah informasi salah satunya adalah informasi tentang presiden yang sedang heboh diperbincangkan di media sosial. Presiden merupakan seseorang pemimpin yang bertugas sebagai kepala negara dan kepala pemerintahan. Melalui demokrasi yang dilakukan setiap 5 tahun sekali, seluruh masyarakat Indonesia akan memilih pemimpin negaranya. Terdapat banyak tugas dan tanggungjawab besar di pundak seorang pimpinan negara. Menjadi seorang presiden hanya bisa mencalonkan selama 2 periode secara berturut – turut tidak lebih. Berdasarkan hasil yang telah disurvei terhadap beberapa tokoh publik untuk bisa menjadi seorang presiden atau pemimpin negara harus bijaksana agar bisa terpilihnya presiden di tahun 2024 [3].
Permasalahan yang terjadi Dengan adanya pemberitaan mengenai calon presiden ridwan kamil, banyak orang menggunakan  Twitter  untuk  memposting  pendapat  dan  tanggapan  mereka  tentang  calon  presiden  sehingga menjadi perbincangan hangat di Twitter. Reaksi fakta publik tentang pemilihan calon presiden Ridwan Kamil yang nantinya  akan diperoleh data tersebut  diambil dari  Twitter berdasarkan dari  permasalahan tersebut, maka perlu dilakukan  penelitian  analisis  sentiment.  Analisis  sentimen  secara  umum  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu pendapat, perilaku dan emosi seseorang terhadap entitas untuk menentukan keputusan dengan melakukan analisis teks  apakah  test  tersebut  termaksud  sebagai  kelompok  negatif/positif  [4].  Hasil  akhir  sentimen  (positif/negatif) tersebut  akan  diklasifikasikan  melalui  Naive  Bayes  Classifier  sebagai  metode  analisisnya.  Topik  tesebut  dapat berupa review calon presiden ridwan kamil 2024 pada media twitter untuk menghitung akurasi pada metode Naïve
Bayes Classifier [5]. Analisis sentimen bertujuan untuk mengetahui opini publik terhadap suatu objek yang berupa negatif  atau  positif.  Pada  penelitian  ini  permasalahn  yang  dilakukan  adalah  analisis  sentimen  tanggapan masyarakat terhadap calon  presiden 2024.
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  naïve  bayes  clasiffier.  Untuk  melakukan  klasifikasi  pada analisis  sentimen  ini  yaitu  mengggunakan  data  traning  dimana  dari  data  tersebut  kita  dapat  menentukan  hasil positif dan negatif pada komentar [6]. Pada analisis sentimen ini penulis menggunakan 2 jenis opini yaitung positif dan negatif. Dima data tersebut di dapatkan pada sebuah komentar di twitter [7]. Analisis sentimen lebih mengacu pada text mining atau pengelolahan data yang dapat memberikan suatu nilai, sikap dan perilaku pada seseorang. Proses ini dapat dilakukan dengan menggunakan data pada tweet yang telah didapatkan sebanyak 1504 data [8].
Pada peneliti ini dilakukan dengan analisis sentimen terhadap calon presiden 2024 yaitu salah satunya adalah ridwan kamil. Dimana hasil yang didapatkan dalam penelitian ini adalah memiliki hasil akurasi  tertinggi adalah 86.38%[9]. Pada tahap penelitian ini penulis menggunakan metode naïve bayes classifier yang memiliki beberapa proses  taham  dalam  mengumpulkan  data  yaitu  pengumpulan  data  dilakukan melalui  crawling  data Selanjutnya proses data yang dilakukan pada tahap preprocessing [10]. Analisis sentimen dapat memproses sebuah data dimna data  yang  akan  diproleh  adalah  data  tweet.  Pemerintah  melakukan  perbincangan  ataupun  perdebatan  komentar paska calon presiden 2024 yang sempat heboh melalui komentar twitter [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini terdiri dari 5 tahapan yang bisa dilihat melalui sajian gambar di bawah ini:
Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.1 Labeling data
Melalui  data  twitter  yang  sudah  dihimpun,  peneliti  mulai  menentukan  label  negatif/positif  secara  manual  pada tahapan labeling ini [12]. Dalam melakukan pelabelan data ini di bantu oleh ahli bahasa.

## 2.2 Tex Pre-processing
Tex  Pre-processing  data  merupakan  langkah  dalam  menyediakan  data  yang  sudah  diproses  sesuai  dengan kebutuhan yang telah ditentukan. Proses ini menggunakan metode naïve bayes classifier [13]. Text preprocessing mempunyai beberapa tahap berikut:
1. Cleaning proses ini menghilangkan tanda baca, simbol dll.
2. Case Folding Proses ini mengubah data tweet menjadi lowercase.
3. Tokenizing Proses ini memisahkan teks menjadi potong-potongan
4. Renoval stopword proses ini dilakukan dengan menghilangkat kata-kata yang tidak penting 5. Stemming Proses ini menghilangkan imbuhan, awalan, akhiran.

## 2.3 Pembobotan TF-IDF
Banyaknya jumlah (frekuensi) suatu kata yang tercantum pada suatu dokumen bisa diketahui dan dihitung melalui metode Term Frequency Inverse-Document Frequency (TF – IDF). TF dan IDF yang telah dihitung secara terpisah akan menghasilkan data TF – IDF melalui suatu perhitungan berikut [14].
Wdt: TFdt UDFt (1) IDFt: log (N/df) (2) Keterangan :
Wdt: Besarnya kemunculan suatu kata ke-t pada suatu dokumen d TFdt: Banyaknya sebuah term pada suatu dokumen IDFt: Frekuensi inverse sebuah dokumen N: Jumlah keseluruhan dokumen Df: Jumlah dokumen yang mempunyai suatu term yang telah ditentukan.

## 2.4 Klasifikasi Naïve BayesClassifier
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  suatu  metode  pengelompokan  didasarkan  atas  teori  Bayes  yang  mampu memanfaatkan pengalaman masa lalu untuk memperkirakan peluang di masa mendatang atau biasa disebut Naive Bayes Classifer. Melalui  metode tersebut, peneliti akan memperoleh keuntungan seperti keakurasian data yang tinggi, proses cepat, dan hasil sederhana [15].
P( 𝐻 \ 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 \ 𝐻 ) 𝑃 ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝐻 ) (3)
Keterangan : P(X): Peluang pada X P(XIH): Peluang pada X menurut keadaannya P(H): Peluang Hipotesis prior prob (H) P(HIX): Peluang Hipotesis posteriori prob (H sesuai kondisi X) H: Hipotesis kelas spesifik (X) X: Kelas data yang belum diketahui.

## 2.5 Pengujian
Pada  tahap  Pengujian  ini  yaitu  untuk  menentukan  nilai  akurasi  pada  data  twitter  sebanyak  1504  data.  Melalui metode  Naive  Bayes  Classification,  peneliti  akan  mengklasifikasikan  keseluruhan  data  tersebut  untuk mendapatkan hasil analisis sentimen [16]. Banyaknya data yang mempunyai hasil pengujian salah dan benar akan terakurasi pada sebuah tabel bernama Confussion Matrix[17].

## Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas Prediksi Kelas Sebenarnya 1 1 0 0 TP FN
FP TN
Pada pengukuran kinerja melalui confusion matrix, terdapat 4 istilah umum yakni FN (False Negative), FP (False Positive), TN (True Negative), serta TP (True Positive). Nilai fl score, recall, precision,serta akurasi disetiap fold  akan diketahui melalui metode  Cofussion  Matrix  dan 10 fold Cross Validation  sesuai  model maupun hasil pengujiannya [18].
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (4) Precision = 𝑇𝑃 𝑃+𝐹𝑃 (5) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Peneliti menghimpun data pada twitter menggunakan kata kunci “calon Presiden Ridwan Kamil” dan bahasa yang digunakan yaitu indonesia. Proses pengumpulan data ini menggunakan bahasa python.
Gambar 2. Hasil Data Tweet

## 3.2 Labeling Data
Proses pelabelan dilakukan secara manual  pada 1504  tweet. Untuk pelabelan dibagi menjadi  dua bagian yakni, 1262  positif  dan  242  negatif.  Labeling  dilakukan  dengan  memberikan  label  pada  setiap  komentar  pada  semua pengguna aplikasi Twitter.

## 3.3 Text praprocessing
Setelah melakukan pelabelan selanjutnya melakukan tahap pre-processing dengan tujuan untuk mendapatkan data bersih.

## Gambar 4. Proses Text Prapocessing
3.4 Hasil Pengujian
Hasil pengujian pada penelitian ini menggunakan 1504 tweet sebagai data uji dan data latih yang terdiri dari tiga skenario berbeda, yakni 1) Data uji 30% dengan data latih 70%, 2) Data uji 20% dengan data latih 80%, atau 3) Data uji 10% dengan data latih 90%.berikut hasil uji Confusion Matrix 90%:10%.
Gambar 5. Hasil Akurasi Confusion Matrix 90%:10%
Pengujian akurasi = 128+1 128+1+22+0 ∗ 100%
= 129 151 ∗ 100% = 85,43%
Selanjutnya pengujian Confusion Matrix untuk data 80%:20%
Pengujian akurasi = 260+0 260+0+41+0 ∗ 100%
= 260 301 ∗ 100% = 86,38%
Selanjutnya pengujian Confusion Matrix untuk data 70%:30%
Gambar 7. Hasil Akurasi Confusion Matrix 70%:30%
Pengujian akurasi = 381+0 381+0+71+0 ∗ 100%
= 381 452 ∗ 100% = 84,29%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  proses  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier    ada  3  skenario  pembagian  data  uji maupun  latih  yaitu  dengan  90%:10%  (latih:uji)  memperoleh  nilai  accuary  85,43%,  nilai  recall  100,00%,  dan precision  85,33%  untuk  perbandingan  80%:20%  dari  data  tersebut  mendapatkan    nilai  accury  86,38%,  recall 100,00% dan nilai precision 86,38% dan untuk data pada pembagian data latih 70%:30% data uji dari data tersebut mendapatkan nilai accuary 84,29%, recall 100,00% dan precision 84,29%. Dari data tweet yang telah digunakan yaitu  sebanyak  1262  komentar  positif  dan  242  komentar  negatif.  Hasil  ini  membuktikan  bahwa  Naïve  Bayes Classifier sangat tepat untuk menganalisis sentimen dalam tanggapan di twitter terkait calon presiden 2024 ridwan kamil.  Proses  Naïve  Bayes  Classifier  medapatkan  nilai  akurasi  tertinggi    86,38%  dengan  pembagian  data  latih 80%:20%data uji.

## REFERENCES
[1] A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Ekstrasi Fitur N-Gram,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, p. 200, 2018, doi: 10.30645/j-sakti.v2i2.83.
[2] S. R. I. Rezeki, “Penggunaan sosial media twitter dalam komunikasi organisasi (studi kasus pemerintah provinsi dki jakarta dalam penanganan covid-19),” J. Islam. Law Stud., vol. 04, no. 02, pp. 63–78, 2020.
[3] M. Raihan, F. Sya’ Bani |, F. Sya’ Bani, U. Enri, and T. N. Padilah, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Calon Presiden 2024  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes,”  J.  Ris.  Komputer),  vol.  9,  no.  2,  pp.  2407–389,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
[4] P. Dan and W. Presiden, “Presiden dan wakil presiden republik indonesia,” 2019.
[5] rahayu deny danar dan alvi furwanti Alwie, A. B. Prasetio, R. Andespa, P. N. Lhokseumawe, and K. Pengantar, “Tugas Akhir Tugas Akhir,” J. Ekon. Vol. 18, Nomor 1 Maret201, vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[6] D. Ikasari and Widiastuti, “Sentiment Analysis Review Novel ‘Goodreads’ Berbahasa Indonesia Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Semin. Nas. Ris. dan Inov. Teknol. (SEMNAS RISTEK) 2021, vol. 5, pp. 760–765, 2021, [Online]. Available: http://www.proceeding.unindra.ac.id/index.php/semnasristek/article/view/5040
[7] E.  M.  Sipayung,  H.  Maharani,  and  I.  Zefanya,  “Perancangan  Sistem  Analisis  Sentimen  Komentar  Pelanggan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,”  J. Sist. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 2355–4614, 2016, [Online]. Available: http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/index
[8] D. Rustiana and N. Rahayu, “Analisis sentimen pasar otomotif mobil:,” J. SIMETRIS, vol. 8, no. 1, pp. 113–120, 2017.
[9] S. Farisi Setya Hadi, Jondri, and K. Muslim Lhaksmana, “Analisis Sentimen menggunakan Recurrent Neural Network Terkait Isu Anies Baswedan Sebagai Calon Presiden 2024,” vol. 10, no. 2, pp. 1682–1690, 2022.
[10]  A. P. Nardilasari, A. L. Hananto, S. S. Hilabi, and B. Priyatna, “Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM,” vol. 7, no. 1, pp. 11–18, 2024.
[11]  M. L. Pradana, V. A. Pratama, R. A.  Ramdhani, and P. P. Nugrahagung, “Memaknai TWK KPK Dalam Reproduksi Wacana  Dengan  Pemanfaatan  Modal  Sosial:  Studi  Kasus Data  Percakapan  TWK  KPK  di  Media  Sosial  Twitter,”  J. PolGov, vol. 4, no. 2, pp. 1–49, 2022, doi: 10.22146/polgov.v4i2.3637.
[12]  Y. Asri, W. N. Suliyanti, D. Kuswardani, and M. Fajri, “Pelabelan Otomatis Lexicon Vader dan Klasifikasi Naive Bayes dalam  menganalisis  sentimen  data  ulasan  PLN  Mobile,”  Petir,  vol.  15,  no.  2,  pp.  264–275,  2022,  doi: 10.33322/petir.v15i2.1733.
[13]  B.  Panjaitan  and  K.  M.  Lhaksmana,  “Analisis  Sentimen  Publik  Terhadap  Calon  Presiden  2019  Melalui  Twitter
Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier ( Studi kasus : Pilpres 2019),” vol. 6, no. 2, pp. 9744–9752, 2019, [Online]. Available: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/article/view/6651
[14]  F. K. S. Dewi, “Klasifikasi Berita Menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes,” SCAN - J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 16, no. 3, pp. 1–8, 2021, doi: 10.33005/scan.v16i3.2870.
[15]  R.  Rachman  and  R.  N.  Handayani,  “Klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi  Tingkat  Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM,” J. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 111–122, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.10494.
[16]  B. M. Pintoko and K. M. L., “Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” e-Proceeding Eng., vol. 5, no. 3, pp. 8121–8130, 2018.
[17]  M.  Al  Khadafi  et  al.,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Lexicon  Based  Untuk  Analisis  Sentimen Cyberbullying Pada Bpjs,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 725–733, 2022.
[18]  P. P. O. Mahawardana, I. A. P. F. Imawati, and I. W. Dika, “Analisis Sentimen Berdasarkan Opini dari Media Sosial Twitter terhadap ‘Figure Pemimpin’ Menggunakan Python,” J. Manaj. dan Teknol. Inf., vol. 12, no. 2, pp. 50–56, 2022, [Online]. Available: https://ojs.mahadewa.ac.id/index.php/jmti/article/view/2111