## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 134−143 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3535

## Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Naïve Bayes Classifier
Sinta Wahyuni Ritonga * , Yusra, Muhammad Fikry, Eka Pandu Cynthia
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Jl. H.R. Soebrantas no. 155 KM. 18 Simpang Baru, Pekanbaru, 28293 Email: 1* 11950121741@students.uin-suska.ac.id, 2 yusra@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id,
4 eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950121741@students.uin-suska.ac.id Submitted: 29/05/2023 ; Accepted: 27/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Indonesia adalah negara dengan sistem politik demokrasi. Masyarakat diberikan kebebasan bersuara, berkolaborasi dan memberikan kritik secara publik. Pada era modern pemanfaatan media sosial sangat berkembang pesat di lapisan masyarakat. Trend sosial media di Indonesia salah satunya Twitter yang dimanfaatkan untuk menyampaikan aspirasi kepada pemerintah dan sebagai sarana  untuk  menyampaikan kegiatan  sehari-hari,  pendapat,  budaya  serta  mendapatkan  informasi  atau  berita  terbaru  Indonesia maupun luar negeri. Opini publik yang diambil dari Twitter dapat bersifat positif, negatif dan netral. Banyaknya tweet pada Twitter salah satu topik  trend di Indonesia adalah Ganjar Pranowo, dapat digunakan sebagai sumber data  dalam pengkajian klasifikasi sentimen yang diproses untuk menghasilkan nilai akurasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan opini publik di media sosial  Twitter  tentang  Ganjar  Pranowo  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Dalam  pemprosesan  klasifikasi menggunakan dataset 4000 data tweet dengan dua kelas labeling, positif dan negatif untuk mengetahui efisiensi kinerja NBC yang dikombinasikan dengan pembobotan TF-IDF, feature selection menggunakan teknik pendekatan  supervised learning. Hasil dari pengujian pada penelitian klasifikasi sentimen masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan menggunakan metode NBC menggunakan 10% data uji dari dataset yang digunakan sehingga menghasilkan nilai akurasi 83.0%.
Kata kunci : Ganjar Pranowo; Klasifikasi sentimen; Naïve Bayes Classifier; Preprocessing; Twitter
Abstract− Indonesia is a country with a  Democratic political system. The public is given freedom of speech, collaboration and public criticism. In the modern era, the use of social media is growing rapidly at the community level. One of the social med ia trends in Indonesia is Twitter which is used to convey aspirations to the government and as a means to convey daily activities, opinions,  culture  and get  the  latest information  or  news  from  Indonesia  and  abroad.  Public  opinion taken  from  Twitter  can  be positive, negative and neutral. The number of tweets on Twitter one of the trend topics in Indonesia is Ganjar Pranowo, can be used as a source of data in the assessment of sentiment classification which is processed to produce accuracy values. This study aims to classify public opinion on social media Twitter about Ganjar Pranowo using Naïve Bayes Classifier method. In the classification processing using a dataset of 4000 tweet data with two labeling classes, positive and negative to determine the efficiency of NBC performance combined with TF-IDF weighting, feature selection using supervised learning approach techniques. The results of the test on the classification of public sentiment research on Twitter about Ganjar Pranowo using NBC method using 10% of the test data from the dataset used to produce an accuracy value of 83.0%.
Keywords : Ganjar Pranowo; Sentiment classification; Naïve Bayes Classifier; Preprocessing; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara dengan sistem politik demokrasi. Masyarakat diberikan kebebasan bersuara, berkolaborasi dan memberikan kritik secara publik. Pada era modern pemanfaatan media sosial sangat berkembang pesat di lapisan masyarakat bahkan pejabat pemerintah pun memanfaatkan perkembangan teknologi. Trend sosial media di Indonesia salah satunya Twitter dan dimanfaatkan untuk menyampaikan gagasan mereka pada kegiatan sehari-hari, ekonomi, budaya, politik dan aspirasi kepada pemerintah [1].
Pemerintah merupakan suatu lembaga yang sudah memanfaatkan sosial media untuk mendapat masukan atau gagasan  dari  masyarakat.  Twitter  adalah  publik  prasarana  online  dan microblogging yang  dapat  dimanfaatkan konsumen bertukar pesan teks sampai 140 karakter, yang biasa disebut sebagai tweet . Aplikasi Twitter dirancang oleh Jack Dorsey tepatnya bulan Maret 2006 dan situs media sosial yang dirilis bulan Juli. Semenjak permulaan, platform Twitter merupakan salah satu media yang telah berkembang dari situs-situs lain yang lebih sering diakses di internet [2]. Sejauh ini pada tahun 2023 terdapat 368,4 juta akun Twitter yang aktif dari 1,3 miliar pengguna . Oleh karena itu, hal ini mendukung penelitian untuk memanfaatkan media sosial Twitter sebagai sumber data untuk dianalisis dalam bentuk klasifikasi sentimen dengan proses pemahaman, penggalian dan pengolahan data untuk memperoleh informasi opini publik yang tercantum dalam kalimat opini [3].
Opini adalah pendapat dan pola pikir seseorang dalam merespon suatu permasalahan atau pembahasan di mana pada sebuah opini terdapat positif dan negatif. Akhir-akhir ini salah satu topik trend Twitter di Indonesia adalah sosok Ganjar  Pranowo.  H.  Ganjar  Pranowo,  S.H,  M.IP  lahir  di  Karanganyar,  28  Oktober  1968,  Jawa  Tengah.  Ganjar Pranowo merupakan seorang Gubernur Jawa Tengah yang dikenal sikap kepemimpinannya cerdik dan tegas. Ganjar salah satu tamatan Universitas Gajah Mada tepatnya Fakultas Hukum dan Pascasarjana Ilmu Politik dari Universitas Indonesia.  Profesi  seorang Ganjar  dalam bidang  politik  bermula pada  tahun 2009 sampai saat  ini. Rekam  jejaknya cukup  memuaskan  sehingga  beliau  banyak  disenangi  oleh  masyarakat  karena  beliau  merupakan  salah  satu  pejabat pemerintah yang merakyat. Pengalaman seorang Ganjar dalam dunia politik bisa dilihat sudah sangat matang [4]. Dari

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 134−143 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3535
seiring  banyaknya tweet tentang  Ganjar  Pranowo,  pengguna  Twitter  atau  masyarakat  dapat  memberikan  komentar melalui tweet yang  mana  berisi  presepsi  tentang  Ganjar  Pranowo  secara  publik.  Tanggapan  yang  dibagikan  dapat berupa  opini  positif  dan  opini  negatif  [5].  Tidak  salah  jika  terdapat  beberapa  pendapat  dari  kalangan  masyarakat umumnya terutama yang berkaitan dengan pemerintahan. Dan dari beberapa perbedaan pendapat  bisa disimpulkan dan menghasilkan sebuah  solusi  dari  permasalahan. Ekstraksi  data ini memerlukan teknik  penyelidikan yang tepat untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat bagi berbagai pihak yaitu pemanfaatan klasifikasi sentimen [6].
Studi terdahulu terkait klasifikasi sentimen di antaranya: penelitian yang dilakukan oleh Kararisma, Lestanti, dan Chulkamdi  tentang aplikasi  klasifikasi  sentimen pada ulasan smartphone di  situs jual  beli online berbasis web menggunakan Naïve  Bayes dengan  TF-IDF  diperoleh  hasil  93%  [7].  Zhafira,  Rahayudi,  dan  Indriati  melakukan penelitian  analisis  sentimen  kebijakan  kampus  merdeka  menggunakan Naïve  Bayes dan  pembobotan  TF-IDF berdasarkan komentar pada youtube dengan hasil akurasi  sebesar 91.8%  [8]. Hasri  dan Alita melakukan penelitian penerapan metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine pada analisis sentimen terhadap dampak virus Covid’19 di Twitter dengan hasil akurasi NBC 81.07% dan SVM 79.96%, di mana nilai akurasi metode Naïve Bayes Classifier lebih tinggi [9].
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  metode Naïve  Bayes  Classifier memperoleh  nilai  akurasi  yang  tinggi. Penelitian ini menyesuaikan metodologi yang diterapkan dalam penelitian sebelumnya. dengan metode Naive Bayes dalam uji klasifikasi. Pro dan kontra yang ada di masyarakat khususnya kalangan pengguna Twitter terhadap Ganjar Pranowo dapat diketahui melalui klasifikasi sentimen dengan menerapkan metode Naïve Bayes Classifier [10]. Teknik pendekatan supervised  learning diaplikasikan  dalam  penelitian  ini .  Supervised  learning atau  teknik  pembelajaran adalah  teknik  yang  mengklasifikasi  setiap  objek  dalam  data  menjadi  beberapa  kelas  dalam  penelitian  Dougherty. Dalam s upervised learning , setiap objek dalam data memiliki properti, yaitu sifat  dari setiap  entitas. Setiap  entitas data mempunyai jumlah properti yang sama. Atribut yang diterapkan sebagai input untuk menetapkan kelas dari objek [11]. Pada teknik pendekatan yang digunakan peneliti kategori setiap item dimengerti.  Oleh sebab itu, persoalan yang ditangani s upervised learning menetapkan entitas ke dalam kelas yang sesuai dengan berdasarkan karakteristik dari setiap objek atau entitas.
Berdasarkan kerangka yang telah dijabarkan maka sebuah penelitian dilakukan untuk mengklasifikasikan opini masyarakat  di  Twitter  terhadap  Ganjar  Pranowo.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  melakukan  klasifikasi  sentimen masyarakat di media sosial Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan  melakukan  pengujian  akurasi  metode  NBC  dalam  mengklasifikasi  sentimen  tersebut.  Analisis  sentimen  dapat digunakan untuk mengevaluasi efektivitas suatu kebijakan yang diterapkan oleh pemerintah kepada masyarakat dalam memungkinkan  pemerintah  mengatasi  kekurangan  kebijakan  [12].  Hasil  dari  penelitian  akan  mendapatkan  nilai akurasi sentimen masyarakat terhadap Ganjar Pranowo.

## 2. METODE PENELITIAN
Beberapa langkah yang diterapkan dalam menyelesaikan penelitian ini untuk mencapai hasil yang efisien. Langkah- langkah tersebut ialah crawling data, preprocessing data, pembobotan data, feature selection, klasifikasi Naïve Bayes Classifier dan evaluasi nilai akurasi. Langkah-langkah ini ditunjukkan secara lebih rinci pada Gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 134−143 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3535

## 2.1 Crawling
Crawling data merupakan proses pengumpulan data dari suatu database . Dataset yang akan diproses dalam penelitian ini  diunduh  dari server Twitter  dalam  bentuk  data tweet dan  user  serta  atribut-atributnya  yang  membahas  Ganjar Pranowo. Crawling atau  pengumpulan  dataset  dengan  cara  memanfaatkan Application  Programming  Integration (API)  Twitter  sebanyak  4000 tweet yang  dikumpulkan  dari  tanggal  29  November  2022  sampai  03  Maret  2023 menggunakan  bahasa python [13].  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  diakses  pada  google  sheet berikut:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/15xEJ8kzdXA3UnJj0AZvQwx3cSAmDQvpD/edit?usp=sharing&ouid=115 369590705216222738&rtpof=true&sd=tru

## 2.2 Pelabelan
Data yang akan digunakan  selanjutnya masuk ke tahap pelabelan untuk  menentukan sentimen masing-masing  data dengan kelas positif dan negatif oleh validator [14]. Pada penelitian ini penulis dibantu oleh seorang validator untuk melabelkan data yang digunakan yaitu bapak Revi Kasman, S.Pd.

## 2.3 Preprocessing
Preprocessing merupakan proses mengolah dataset awal menjadi dataset yang lebih mudah dipahami [15]. Tahapan ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  nilai  akurasi  klasifikasi  sentimen  Ganjar  Pranowo.  Pemprosesan  dataset  dalam preprocessing digunakan melalui tujuh tahapan.
a. Cleaning
Cleaning diterapkan untuk membersihkan tweet tentang kata-kata yang kurang penting seperti URL , tagar '#' dan nama pengguna '@'. Meskipun URL Format URL  antara lain http , https atau www . Proses ini bertujuan  untuk meminimalisir noise atau data tweet yang tidak mendukung [16].
b. Case Folding
Case  folding ialah  proses  untuk  menukar  huruf  atau  tulisan  besar  menjadi  tulisan  kecil  [17].  Tujuan  dari tahapan ini ialah untuk menyederhanakan proses selanjutnya.
c. Tokenizing
Tokenizing merupakan tahapan pemecahan kalimat untuk membentuk suatu token atau potongan kata [18].
d. Normalisasi
Normalisasi tahapan untuk memperbaiki ejaan yang salah pada setiap token atau mengubah menjadi kata baku [19].
e. Negation Handling
Upaya meningkatkan akurasi pengklasifikasian, dapat menggunakan tahapan negation handling pada proses ketika ada token negasi antara lain enggak, tidak, bukan, jangan, belum dan lain-lain [20]. Berikut adalah beberapa langkah untuk menangani negation handling dari Vivek Narayanan. 1.   Inisialisasi negasi = false
2.   For each kata in dok Ifnegasi = True
Ubah kata menjadi = “kata_negasi” + “kata” If kata = “tidak” or “jangan” or “enggak” or “belum” Negasi = True Elsenegasi = false Tahapan negation  handling merupakan  ketika  ditemukan  kata  negasi  digabungkan  dengan  kata  berikutnya kemudian diganti dengan memakai antonim sesudah kata negasi [21].
f. Remove Stopword
Remove stopword merupakan langkah untuk mengekstrak token-token penting pengembalian token. Tahapan ini  menerapkan  model stoplist (menghilangkan  token  yang  kurang  efisien)  atau word  list (mengambil  token  yang efisien) [22].
g. Stemming
Stemming adalah  upaya  untuk  mengolah  ragam  morfologi  kata  yang  berbeda  menjadi  satu  bentuk  baku. Stemming adalah pengurangan variasi morfologi menjadi satu bentuk kata dasar (akar). Stemming merupakan tahapan di mana varian morfologi kata yang berbeda dipetakan ke bentuk dasar/batangnya [23].

## 2.4 Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  TF-IDF  adalah  salah  satu  metode  untuk  menentukan  nilai  frekuensi  dari  setiap  token  dalam  suatu dokumen.  Jumlah  token  menunjukkan  tingkat  penting  sebuah  token  dalam  sebuah  dokumen.  Algoritma feature

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 134−143 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3535
weigthting diterapkan untuk memberi nilai bobot kata masing-masing kategori agar sesuai dengan kata kunci kategori yang ada [24]. Berikut rumus untuk menghitung TF-IDF.
𝑤 𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 ×𝑙𝑜𝑔 𝑙𝑜𝑔 ( 𝐷 𝑑𝑓 𝑗 ) (1)

## 2.5 Feature Selection
Feature Selection adalah langkah proses yang penting dan meningkatkan nilai akurasi (Putra, 2017). Pemilihan fitur melayani  dua  tujuan  utama.  Pertama,  tingkatkan  data  pelatihan  yang  digunakan  dalam  pengklasifikasian  dengan mengurangi  ukuran  kosakata  efektif.  Kedua,  pemilihan  fitur  secara  umum  dapat  meningkatkan  akurasi  klasifikasi dengan menghilangkan fitur-fitur yang mengganggu [25].

## 2.6 Naïve Bayes Classifier
Pengklasifikasi Naïve Bayes menganalisis sentimen data menggunakan klasifikasi tingkat Kalimat. Klasifikasi tingkat kalimat mengklasifikan setiap kata dalam kalimat dan dikenakan dua kelas (positif dan negatif) [26]. Tingkat analisis pertama adalah menambang pendapat orang tentang Ganjar Pranowo. Data  diklasifikasikan berdasarkan bobot data menggunakan  korpus  emosi  dan  korpus  yang  dibangun.  Untuk  mengklasifikasikan  sentimen  (Positif  dan  negatif), probabilitas  data  positif,  data  negatif  dihitung  dan  dibandingkan  untuk  memprediksi  sentimen  orang.  Polaritas pernyataan  (positif  dan  negatif)  dihitung  menggunakan  Eq.  berdasarkan  fitur  yang  dipilih  menggunakan  n  gram (unigram, Bi gram, Tri gram) [27].
Naïve Bayes Classifier adalah suatu algoritma yang paling marak atau populer diterapkan dalam penambangan data  disebabkan  kemudahan  dalam  penggunaan  dan  tempo  pemrosesan  yang  lebih  cepat,  membuatnya  simpel  dan sangat efisien (Hamzah, 2012). Metode Naïve Bayes menggunakan konsep probabilitas yang dijabarkan oleh British Thomas Bayes, yang dapat memperhitungkan masa mendatang berlandaskan pengalaman masa lampau [28]. Berikut rumus Naïve Bayes Classifier . a. Perhitungan Probabilitas Prior
𝑝 ( 𝑃 / 𝑁 ) = 𝑑(𝑃/ 𝑁) |𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎| (2)
Penjelasan : 𝑝 ( 𝑃 / 𝑁 ) : Kemungkinan dokumen muncul dari kategori positif dan negatif. 𝑑 ( 𝑃 / 𝑁 ) : Total semua dokumen pada tiap kategori | 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 |  : Total semua data training b. Perhitungan Probabilitas Setiap Fitur (Term)
𝑃 ( 𝑋𝑖 | 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 / 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) = (𝑛 𝑘, (𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓/𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) + 1) (𝑛, 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓/𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + | 𝑘𝑜𝑠𝑎𝑘𝑎𝑡𝑎 | (3)
Penjelasan : ( 𝑋𝑖 | 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 / 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) : Kemungkinan kata muncul pada kategori. 𝑋𝑖 : Token yang muncul pada sebuah kategori ( 𝑛𝑘 , 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 / 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 ) + 1)   : Total frekuensi yang muncul setiap token pada kategori. | 𝑘𝑜𝑠𝑎𝑘𝑎𝑡𝑎 | : Total seluruh token dari semua sentimen c. Menentukan Kategori
𝑝 ( 𝑃 / 𝑁 | 𝑑 ) = 𝑝 ( 𝑃 / 𝑁 ) ∗ ∏ 𝑖 𝑃 ( 𝑎 1| 𝑃 / 𝑁 ) (4)
Penjelasan : 𝑝 ( 𝑁 / 𝑃 ) : Kemungkinan kata muncul pada kategori dengan dokumen data testing.
𝑑 : Dokumen data baru
∏ 𝑖 𝑃 ( 𝑎 1| 𝑁 / 𝑃 ) : Kemungkinan 𝑎𝑖 muncul pada tiap kategori 𝑎𝑖 :Token baru yang akan di testing.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari  penelitian ini dirangkum  sesuai  susunan  alur penelitian.  Susunan alur penelitian ini  mulai  dari crawling data, preprocessing , pembobotan TF-IDF, feature selection dan klasifikasi sebagai berikut.

## 3.1 Crawling Data
Crawling data merupakan tahapan yang dilakukan peneliti untuk mengambil atau mengumpulkan dari server Twitter dengan memanfaatkan API yang tersedia. Pada tahapan ini menghasilkan 4.000 data tweet yang berhasil dikumpulkan mulai dari tanggal 29 November 2022 sampai 03 Maret 2023 oleh peneliti untuk digunakan dalam penelitian ini yang bertopik Ganjar Pranowo, dan dikelompokkan secara manual oleh seorang ahli atau validator berdasarkan label yaitu

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
2.000 data label positif dan 2.000 data label negatif. Setelah ditentukan label pada setiap data akan digunakan untuk tahap selanjutnya. Berikut contoh data tweet yang akan digunakan, Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data Tweet
Label Tweet
Positif b'RT @Widyarenee: Keberhasilan alias prestasi Ganjar Pranowo selama 9thn memimpin Jateng ?\nUp lagi ajaaah... kalo ada yg ngga suka fakta ini\xe2\x80\xa6'
Negatif b'@BNurvia @ganjarpranowo Kalau Ganjar Pranowo presiden saya yakin Indonesia akan hancur berantakan.'
Positif b'Tidak bergeser sedikit pun Ganjar pranowo the next presiden RI 2024.'
Negatif b'Bisa kerja atau tidak anda @ganjarpranowo kau ajarin dulu ya @Dennysiregar7 gimana kerja yg bener.'
Tahapan  pertama  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan source  code bahasa  python  yaitu load data untuk menampilkan semua data yang akan diproses. Dari proses ini peneliti akan menyelesaikan setiap tahapnya dengan menggunakan 4.000 data, di mana dalam output terdapat 4.000 rows dan 2 columns . Gambar 2 tampilan load data.
Gambar 2. Tampilan Load Data

## 3.2 Preprocessing Data
Preprocessing data  merupakan  proses  untuk  mengubah  data  mentah  menjadi  data  yang  bersih  untuk  melakukan klasifikasi. Tahapan preprocessing data menggunakan beberapa tahapan yaitu: a. Cleaning, langkah untuk pembersihan data pada setiap tweet dari URL , tanda baca, emot ikon dan lain-lain
b. Case Folding, menjadikan semua dataset menjadi huruf kecil
c. Tokenizing , membagi suatu kalimat menjadi kumpulan-kumpulan token d. Normalisasi, proses untuk memperbaiki ejaan yang salah
e. Negation Handling, mengubah kata nangasi beserta kata selanjutnya menjadi satu kata baru
f. Remove Stopword , menghapus token atau kata yang tidak penting (kata penghubung) g. Stemming , tahapan untuk menghilangkan kata imbuhan menjadi kata dasar Berikut Tabel 2 contoh tahapan preprocessing dataset.
Tabel 2. Contoh Tahapan Preprocessing Data Proses Contoh Data mentah b'RT @Widyarenee: Keberhasilan alias prestasi Ganjar Pranowo selama 9thn memimpin Jateng ?\nUp lagi ajaaah... kalo ada yg ngga suka fakta ini\xe2\x80\xa6' Cleaning Keberhasilan alias prestasi Ganjar Pranowo selama 9thn memimpin Jateng Up lagi ajaaah kalo ada yg ngga suka fakta ini Case Folding keberhasilan alias prestasi ganjar pranowo selama 9thn memimpin jateng up lagi ajaaah kalo ada yg ngga suka fakta ini
Tokenizing
“keberhasilan”, “alias”, “prestasi”, “ganjar”, “pranowo”, “selama”, “9thn”, “memimpin”, “jateng”, “up”, “lagi”, “ajaaah”, “kalo”, “ada”, “yg”, “ngga”, “suka”, “fakta”, “ini”

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 134−143 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3535
Normalisasi
“keberhasilan”, “alias”, “prestasi”, “ganjar”, “pranowo”, “selama”, “9tahun”, “memimpin”,
“jateng”, “naik”, “lagi”, “ajaaah”, “kalau”, “ada”, “yang”, “enggak”, “suka”, “fakta”, “ini” Negation Handling
“keberhasilan”, “alias”, “prestasi”, “ganjar”, “pranowo”, “selama”, “9tahun”, “memimpin”,
“jateng”, “naik”, “lagi”, “ajaaah”, “kalau”, “ada”, “yang”, “benci”, “fakta”, “ini” Remove Stopword “keberhasilan”, “alias”, “prestasi”, “ganjar”, “pranowo”, “9tahun”, “memimpin”, “jateng”, “ajaaah”, “benci”, “fakta” Stemming “hasil”, “alias”, “prestasi”, “ganjar”, “pranowo”, “9tahun”, “pimpin”, “jateng”, “aja”, “benci”,
“fakta”
Seluruh tahapan preprocessing diterapkan sesudah pengumpulan data. Sesudah pretreatment selesai, data siap untuk  digunakan  dalam  tahap  klasifikasi.  Berikut  Gambar  3  tampilan  hasil preprocessing pada  data  yang  akan digunakan yang di screenshot dari google collab.
Gambar 3. Tampilan Hasil Preprocessing

## 3.3 Pembobotan TF-IDF
Pembobotan TF-IDF adalah tahapan menentukkan nilai bobot untuk setiap token pada dokumen yang digunakan untuk pengujian klasifikasi. Dalam penelitian ini, seluruh proses analisis dilakukan dengan menggunakan alat bahasa python . Pada  tahap  sebelumnya  telah  melakukan preprocessing data  sebanyak  4.000  dataset  yang  akan  diproses.  Langkah berikutnya  pembobotan  untuk  semua  dataset  dengan  menerapkan  kalkulasi  TF-IDF  ( Term  Frequency  Inverse Document Frequency ) secara feature weighting . Konsep kalkulasi TF-IDF yang berkaitan dari langkah preprocessing sebelumnya di mana setelah hasil preprocessing dihitung frekuensi muncunya token pada dokumen yang ditunjukkan, arti token pada dokumen. Berikut langkah-langkah untuk mendapatkan nilai bobot pada setiap kata. a. Menetapkan TF (Term Frequency) yaitu Q, D1, D2, D3
Q = Query D1 = Doc 1  D3 = Doc 3 D2 = Doc 2  D4 = Doc 4 b. Menjumlahkan df (data frekuensi) df = Q + D1 + D2 + D3 + D4
c. Menjumlahkan Idf = log(D/df)
d. Menetapkaan W (bobot kata) yaitu Q, D1, D2, D3, D4
Q = log(D/df) x Q
Berikut Gambar 4 tampilan hasil TF-IDF yang di screenshot dari google collab.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Gambar 4. Tampilan Hasil TF-IDF

## 3.4 Feature Selection
Feature selection merupakan tahapan yang bertujuan untuk menyeleksi jumlah properti atau fitur yang terlibat dalam menentukan nilai kelas target dengan menggunakan nilai batas ambang. Fitur yang diabaikan merupakan fitur yang tidak relevan dan data yang berlebihan. Berikut ini tampilan feature selection dengan menggunakan nilai thresholding =  0.001,  dimana  hasilnya  terdapat  4.000 rows dan  150 columns ,  seperti  Gambar  5  yang  di  screenshot  dari  google collab.
Gambar 5. Tampilan Feature Selection

## 3.5 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  langkah  yang  akan  diterapkan dalam  pengujian  dataset  yang  sudah  selesai  melakukan  beberapa tahapan sebelumnya. tahapan yang telah diselesaikan yaitu dari crawling data, pelabelan, preprocessing , pembobotan TF-IDF  dan feature  selection .  Maka  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  klasifikasi  dan  menguji  akurasi  dengan menerapkan metode Naïve Bayes Classifier . Berikut tampilan klasifikasi menggunakan jumlah data uji 10% dari 4.000 data yang digunakan atau perbanndingan 90:10. Hasil klasifikasi terdapat 400 data, hasilnya seperti Gambar 6 yang di screenshot dari google collab.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 134−143 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3535

## 3.6 Akurasi
Tahap selanjutnya menguji akurasi dari pengklasifikasian dengan metode Naïve Bayes Classifier . Pengklasifikasian menghasilkan confussion matrix kelas  negatif  dengan  hasil  klasifikasi  negatif  sebanyak  165  data,  kelas  negatif memiliki nilai positif sebanyak 28 data dan kelas positif dengan hasil klasifikasi positif sebanyak 167 data dan dengan hasil negatif 40 data. Berikut confussion matrix dari uji coba pada Tabel 3
Tabel 3. Confussion Matrix
Confussion Matrix Negatif Positif Negatif 165 28 Positif 40 167
Dari  Tabel  3 confussion  matrix di  atas  dapat  disimpulkan  False  Positif  (FP)  dan  False  Negatif  (FN).  TP merupakan  banyak  data  positif  yang  terklasifikasi  oleh  model  dengan  benar,  maka  TN  ialah  banyak  data  negatif pengklasifikasian dengan benar. Sementara itu, FP merupakan banyak data positif yang dianggap meleset oleh model, dan  FN  merupakan  banyak  data  negatif  yang  meleset  diklasifikasikan  menurut  model  klasifikasi  masing- masing sentimen. Berikut Gambar 7 grafik confussion matrix dari hasil pengujian.
Gambar 7. Grafik Confussion Matrix
Setelah hasil pengujian didapatkan maka diperoleh classification report dari yang dihasilkan. Berikut tampilan classification report pada Gambar 8.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Dari  hasil  perhitungan  nilai  akurasi  dengan  melakukan  klasifikasi  sentimen  masyarakat  di Twitter  terhadap Ganjar  Pranowo  menerapkan  metode Naïve  Bayes  Classifier memperoleh  akurasi  yang  efisien  atau  kategori  baik, accuracy 83.0% dengan precision 83.0% dan recall 83.0%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dataset yang dikumpulkan, penelitian ini menggunakan 4.000 data tweet dengan kelas positif 2.000 data dan kelas negatif 2.000 data yang dilabelkan oleh seorang validator secara manual.  Data yang digunakan diperoleh dari database Twitter  dengan  memanfaatkan  API  yang  tersedia.  Tahapan  yang  dilalui  untuk  melakukan pengklasifikasian  melalui  tahapan preprocessing ,  pembobotan  TF-IDF  dan feature  selection .  Pengujian  klasifikasi sentimen masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan metode Naïve Bayes Classifier menggunakan 10% data uji dari jumlah data yang digunakan dan nilai Threshold 0.001. Pengujian klasifikasi dengan menerapkan metode Naïve Bayes Classifier dengan hasil akurasi 83.0%. dari hasil akurasi dapat disimpulkan bahwasanya metode NBC dapat  diimplementasikan  dalam  pengklasifikasian  sentimen  masyarakat  terhadap  Ganjar  Pranowo  di  Twitter berdasarkan  data tweet .  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan  model  pembobotan menggunakan  fitur  lainnya  untuk  mendapatkan  nilai  pembobotan  antara  lain Chi-Square,  Particle  Swarm Optimization dan lainnya.

## REFERENCES
[1] N. M. A. J. Astari, G. H. D. Dewa, and I. Gede, “Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sist. dan Inform., vol. 15, no. 1, pp. 27–29, 2020.
[2] F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,”  INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 3, no. 1, p. 50, 2018.
[3] V.  A.  Fitri,  R.  Andreswari,  and  M.  A.  Hasibuan,  “Sentiment  analysis  of  social  media  Twitter  with  case of  Anti-LGBT campaign in Indonesia using Naïve Bayes, decision tree, and random forest algorithm,” Procedia Comput. Sci., vol. 161, pp. 765–772, 2019.
[4] R. Milla and M. Sholekhah, “Sosok ganjar pranowo sebagai pemimpin jawa tengah,” Univ. Muhammadiyah Yogyakarta, no. June, 2021.
[5] E. S. Romaito, M. K. Anam, Rahmaddeni, and A. N. Ulfah, “Perbandingan Algoritma Svm Dan Nbc Dalam Analisa Sentimen Pilkada Pada Twitter,” pp. 169–179, 2021.
[6] S. A. Sutresno, “Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Dampak Penurunan Global Sebagai Akibat Resesi di Twitter,” vol. 4, no. 4, pp. 1959–1966, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3149.
[7] R. Karisma, S. Lestanti, and M. T. Chulkamdi, “Aplikasi Klasifikasi Sentimen Pada Ulasan Smartphone Di Situs Jual Beli Online Berbasis Web Menggunakan Naive Bayes Dengan Tf-Idf,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 31–37, 2021.
[8] D. F. Zhafira, B. Rahayudi, and I. Indriati, “Analisis Sentimen Kebijakan Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan TF-IDF Berdasarkan Komentar pada Youtube,”  J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Edukasi Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2021.
[9] C. F. Hasri and D. Alita, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 3, no. 2, pp. 145–160, 2022.
[10]  H. Malik, E. M. Shakshuki, and A. U. H. Yasar, “Approximating Viewership of Streaming T.V Programs Using Social Media Sentiment Analysis,” Procedia Comput. Sci., vol. 198, no. 2021, pp. 94–101, 2021.
[11]  E. Hari, A. Prastyo, P. Studi, and R. Wiratsongko, “Implementasi Teknik Web Scraping Pada Situs Berita Menggunakan Metode Supervised learning Implementasi Web Scraping Pada Situs Berita Menggunakan Metode Supervised learning IGL Putra Eka Prismana.”
[12]  W. P. Anggraini, M. S. Utami, J. M. Berlianty, and E. Sellya, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Kartu Prakerja di Indonesia,” vol. 13, no. 4, 2021.
[13]  A. C. Khotimah and E. Utami, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor Dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Karakter Individu Pada Akun Twitter,” vol. 3, no. 3, pp. 673–680, 2022.
[14]  R.  Indransyah,  “Klasifikasi  Sentimen  Pergelaran  Motogp Di  Indonesia  Menggunakan Algoritma  Correlated Naïve  Bayes Clasifier,” pp. 60–66, 2022.
[15]  A. Syahputri, M. Zarlis, and Suherman, “Analisis Klasifikasi Sentimen Mahasiswa Terhadap Strategi Pembelajaran Online Pada Media Sosial Twitter Menerapkan Metode Naïve Bayes,” Konf. Nas. Teknol. Inform. dan Komput., vol. 4, pp. 18–21, 2020.
[16]  H. S. Ginting, K. M. Lhaksmana, and D. T. Murdiansyah, “Klasifikasi Sentimen Terhadap Bakal Calon Gubernur Jawa Barat 2018 di Twitter Menggunakan Naive Bayes,” vol. 5, no. 1, pp. 1793–1802, 2018.
[17]  S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” 2021.
[18]  M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” vol. 10, pp. 71–76, 2020.
[19]  W.  Widyatama,  “Klasifikasi  Komentar  Sentimen  Pada  Celebrity  Endorsement  Online  Shop  di  Instagram  Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Tugas Akhir UIN, 2021.
[20]  T. S. Az-Zahra, “Analisis sentimen terhadap belajar daring menggunakan optimasi naive bayes classifier dengan adaboost,” Tazkia Shabrina, 2021.
[21]  M.  D.  Saputra,  “Klasifikasi  Sentimen  Pada  Video  Channel  Youtube  Raditya  Dika  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Tugas Akhir UIN, 2021.
[22]  M. A. Djamaludin, A. Triayudi, and E. Mardiani, “Analisis Sentimen Tweet KRI Nanggala 402 di Twitter menggunakan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 134−143 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3535
Metode Naïve Bayes Classifier,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi), vol. 6, no. 2, pp. 161–166, 2022.
[23]  Y. Harfian, “Klasifikasi Sentimen Aplikasi Dompet Digital Dana Pada Komentar Di Instagram Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Tugas Akhir UIN, 2021.
[24]  K. Azmi, “Klasifikasi Sentimen Terhadap Video Dakwah Ulama Islam Berdasarkan Komentar Di Youtube Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” J. Ekon. Vol. 18, Nomor 1 Maret201, vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[25]  A. Herdhianto, Sentiment Analysis Menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) Pada Tweet Tentang Zakat. 2020.
[26]  A. Rachmat C and Y. Lukito, “Klasifikasi Sentimen Komentar Politik dari Facebook Page Menggunakan Naive Bayes,”  J. Inform. dan Sist. Inf. Univ. Ciputra, vol. 02, no. 02, pp. 26–34, 2016.
[27]  J.  Ramsingh  and  V.  Bhuvaneswari,  “An  efficient  Map  Reduce-Based  Hybrid  NBC-TFIDF  algorithm  to  mine  the  public sentiment on diabetes mellitus – A big data approach,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci., vol. 33, no. 8, pp. 1018–1029, 2021.
[28]  M. H. Asnawi, I. Firmansyah, R. Novian, and R. S. Pontoh, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes , K-NN , dan SVM dalam Pengklasifikasian Sentimen Media Sosial,” 2021.