INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 11972-11990 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisa Sentimen Menjelang Pemilihan Umum Presideen 2024 di Indonesia Menggunakan Perbandingan Performa Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes

## Umbu Ronald Hunga Baba 1 ✉
Jurusan Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Email: umbu.ronald@student.unjani.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Dalam era digital saat ini, analisis sentimen terhadap opini masyarakat di media sosial menjadi semakin penting, terutama menjelang pemilihan umum presiden. Opini masyarakat yang tersebar di platform- platform seperti Twitter dapat memberikan gambaran yang signifikan terkait dengan sentimen yang berkembang  di  masyarakat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  performa  model klasifikasi  SVM  dan  Naive  Bayes  dalam  melakukan  analisis  sentimen  terhadap  opini  masyarakat menjelang  pemilihan  umum  presiden.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengevaluasi akurasi model klasifikasi dengan menggunakan confusion matrix. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan desain penelitian eksperimental. Data primer diperoleh dari komentar-komentar di Twitter yang mengandung kata kunci terkait pemilihan umum presiden tahun 2024. Data sekunder diperoleh dari studi pustaka terkait analisis sentimen. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan  komentar-komentar  dari  Twitter  dalam  rentang  waktu  tertentu.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  SVM  memiliki  akurasi  sebesar  70.08%  dengan  nilai  presisi 82.55%, recall 61.27%, dan F1-score 64.76%. Sedangkan model klasifikasi Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 62.90% dengan nilai presisi 81.03%, recall 48.32%, dan F1-score 46.83%. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi SVM memiliki performa yang lebih baik dalam melakukan analisis sentimen terhadap opini masyarakat di media sosial dibandingkan dengan model klasifikasi Naive Bayes.
Kata  Kunci: Analisis Sentimen, SVM, Naive Bayes, Twitter, Pemilihan Umum Presiden.

## Abstract
In  the  current  digital  era,  sentiment  analysis  of  public  opinions  on  social  media  is  becoming increasingly important, especially leading up to presidential elections. Public opinions disseminated on platforms like Twitter can provide significant insights into the evolving sentiments within the society. The aim of this research is to assess the performance of SVM and Naive Bayes classification models in conducting sentiment analysis on public opinions prior to presidential elections. Additionally, the study aims  to  evaluate  the  accuracy  of  the  classification  models  using  a  confusion  matrix.  Employing  a quantitative  method  with  an  experimental  research  design, this  study  obtained  primary  data from comments on Twitter containing keywords related to the 2024 presidential elections. Secondary data was  sourced  from  literature  on  sentiment  analysis.  Data  collection  techniques  involved  gathering comments  from  Twitter  over  specific  time  intervals.  The  research  findings  indicate  that  the  SVM classification model achieved an accuracy of 70.08% with precision of 82.55%, recall of 61.27%, and an F1-score of 64.76%. On the other hand, the Naive Bayes classification model attained an accuracy of 62.90% with precision of 81.03%, recall of 48.32%, and an F1-score of 46.83%. Based on the research outcomes, it can be concluded that the SVM classification model outperforms the Naive Bayes model in conducting sentiment analysis on public opinions on social media.
Keyword: Sentiment Analysis, SVM, Naive Bayes, Twitter, Presidential Elections.

## PENDAHULUAN
Pemilihan  umum  merupakan  salah  satu  acara  politik  terbesar  dalam  suatu  bangsa dimana  setiap  partai  politik  akan  berlomba  dalam  memperebutkan  suara  rakyat.  Secara umum, pemilihan umum dilakukan berdasarkan nilai demokrasi dan keadilan bagi seluruh masyarakat negaranya, dimana setiap individu masyarakat memiliki hak suara dalam memilih kandidat yang ada di pemilihan tersebut (Hoesein, 2023). Kampanye menjadi salah satu cara yang  dilakukan  setiap  partai  politik  dalam  menarik  minat  masyarakat  terhadap  partai tertentu(F et al., 2019). Selama proses kampanye berlangsung dalam kurun waktu yang telah ditentukan, opini masyakarat terhadap setiap partai politik sangat berkembang secara masif melalui berbagai cara, salah satunya melalui media sosial. Berbagai opini masyarakat yang bersifat  positif,  negatif,  ataupun  netral  dapat  disampaikan  secara  bebas  di  media  sosial (Adzhari  et  al.,  2022).  Pada  tahun  2024,  Indonesia  akan  mengadakan  pemilihan  umum presiden  dan  wakil  presiden,  namun  berbagai  pandangan  dan  pendapat  mulai  ramai diperbincangkan  di  media  sosial  oleh  masyarakat  menjelang  adanya  pemilihan  umum presiden  tersebut.  Kebebasan  berpendapat  dan  didukung  dengan  media  sosial  yang semakin cepat menyebarkan informasi membuat pentingnya mengetahui apakah sentimen yang sedang beredar di masyarakat masih ada di taraf normal atau perlu ada tindakan yang diambil oleh pihak tertentu (Gbaje et al., 2023; Vese, 2022). Analisa sentimen atas setiap pendapat tersebut dapat diteliti melalui komentar yang dikirimkan melalui sosial media, hal tersebut  dilakukan  untuk  mengetahui  secara  rinci  seberapa  besar  sentimen  positif  dan
sentimen  negatif  yang  beredar  di  masyarakat  luas  menjelang  pemilihan  umum  presiden tahun 2024.
Pemilihan umum (pemilu) merupakan salah satu kegiatan yang menjadi wujud nyata dari adanya demokrasi bagi negara yang menganut paham demokrasi. Kegiatan ini biasa disebut sebagai pesta demokrasi, dimana masyarakat dapat menyatakan suaranya terhadap pemilihan sebagian dari kandidat yang telah ada di struktur pemerintahan. Kegiatan pemilu di Indonesia didasarkan pada nilai yang tertuang di Pancasila dan Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia tahun 1945, serta diselenggarakan dengan asas langsung, umum, bebas, rahasia, jujur, dan adil di Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI) (Nur Wardhani, 2018). Twitter didirikan dan diperkenalkan secara publik oleh Jack Dorsey pada tahun 2006. Sejak diluncurkan, Twitter berhasil menjadi salah satu situs sosial media yang paling sering dikunjungi di internet dan mendapat julukan pesan singkat dari internet. Twitter adalah salah satu layanan sosial media yang memungkinkan para penggunanya untuk membuat pesan singkat hingga 140 karakter yang biasa disebut tweet (Ratnawati, 2018). Proses penyampaian informasi yang cepat dengan akses terbuka kepada publik membuat Twitter menjadi salah satu sosial media yang berdampak besar bagi masyarakat (Pratiwi et al., 2021). Hal tersebut membuat  tidak  jarang  bagi  para  peneliti  menjadikan  Twitter  sebagai  data penelitiannya.Terdapat  berbagai  cara  yag  tersedia  untuk  mendapatkan  data  tweet,  salah satunya menggunakan ApplicationProgrammingInterface(API).
Nila Hardi dan kawan-kawan (Hardi et al., 2021) melakukan penelitian terkait analisa sentimen pada peristiwa physicaldistancing dengan menggunakan komentar pada Twitter sebagai data utama. Pengambilan data dilakukan dengan metode crawling menggunakan Rapid Miner, Proses klasifikasi sentimen dilakukan dengan menerapkan model Naive Bayes dan  menghasilkan  nilai accuracy  pengujian  sebesar  50.26%.  Penelitian  serupa  juga  telah dilakukan oleh M Wino Adi Putra dan kawan-kawan (Putra et al., 2020) dalam melakukan analisa sentimen terkait komentar tentang dompet elektronik di Twitter. Penelitian tersebut mengambil data Twitter menggunakan ApplicationProgramInterface (API) yang disediakan oleh Twitter, dan diolah melalui 6 tahap preprocessing data, yaitu cleansing, casefolding, tokenizer,  normalisasi,  filtering,  dan  stemming.  Proses  klasifikasi  penelitian  tersebut menerapkan  model  Naive  Bayes  dan  mendapatkan  rentang  nilai  akurasi  60-75%. Berdasarkan  saran  dari  penelitian  yaitu  melakukan  penelitian  untuk  membandingkan beberapa  metode  analisis  sentimen  yang  berbeda,  seperti  Naive  Bayes  Classifier  dan Support  Vector  Machine  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  keakuratan  hasil  analisis. Melakukan  penelitian  untuk  membandingkan  beberapa  metode  evaluasi  yang  berbeda, seperti Precision, Recall, dan F1 Score, untuk menentukan metode mana yang paling efektif
dalam mengevaluasi hasil analisis sentiment.
Berdasarkan  dari  penelitian  Br.Situmorang  et  al.  (2021)  melakukan  perbandingan algoritma svm dan nbc dalam analisa sentimen pilkada pada twitter, perbandingan yang didapatkan adalah Accuracy 81,7 recall 81,7 dan precision 80% adalah hasil NBC, Sedangkan Accuracy  80,7  recall  80,7  dan  precision  84%  adalah  hasil  SVM.  Pada  penelitian  ini  akan dilakukan perbandingan performa antar metode Svm Dan Naïve Bayes berdasarkan saran dari  penelitian  Br.Situmorang  et  al.  (2021),  namun  tidak  menggunakan  analisa  sentimen pilkada  tetapi  terhadap  analisa  sentimen  terkait  pandangan  masyarakat  menjelang pemilihan umum presiden tahun 2024 di Indonesia. Data utama akan menggunakan data komentar  dari  Twitter  yang  diambil  menggunakan  metode scraping  dan  diolah menggunakan serangkaian tahapan preprocessing yang akan disampaikan secara rinci pada bagian  selanjutnya.  Pemilihan  Twitter  sebagai  sumber  data  utama  didasarkan  atas pertimbangan  jumlah  pengguna  di  Indonesia,  melalui  laporan  We  Are  Social  yang disampaikan di DataI ndonesia menyatakan bahwa jumlah pengguna Twitter di Indonesia mencapai 18 juta pengguna atau setara dengan 4.23% dari total pengguna Twitter seluruh dunia. Hasil analisa sentimen akan diklasifikasikan menjadi 3 bagian, yaitu sentimen positif, sentimen netral, dan sentimen negatif.
Penelitian ini membahas kesenjangan dalam analisis sentimen yang berkaitan dengan Pemilihan Umum Presiden 2024 di Indonesia. Menghadapi kompleksitas tersebut, penelitian ini  memperkenalkan  sebuah  leksikon  khusus  yang  mencakup  ekspresi  politik,  frasa-frasa populer, dan akronim yang sering muncul dalam diskusi politik di media sosial Indonesia. Leksikon ini dianggap sebagai elemen kunci untuk meningkatkan ketepatan pemahaman model  terhadap  nuansa  bahasa  dan  konteks  politik  yang  unik,  memungkinkan  analisis sentimen  yang  lebih  akurat  dan  relevan  terhadap  dinamika  opini  publik  yang  terus berkembang. Sementara itu, dalam merespon tantangan kompleksitas tersebut, penelitian ini menekankan urgensi penerapan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Penggunaan TF-IDF dianggap sebagai landasan strategis yang dapat mengatasi masalah ketidakseimbangan bobot kata dan memberikan nilai yang proporsional terhadap setiap kata atau frasa dalam dataset analisis sentimen. Dengan demikian, penggunaan TF- IDF tidak hanya memperkaya pemahaman model terhadap makna setiap kata, tetapi juga memberikan  nilai  lebih  pada  unsur-unsur  penting,  sehingga  memperkuat  kemampuan analisis  sentimen  terhadap  perbandingan  performa  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan Naïve Bayes dalam kon teks dinamika opini publik menjelang pemilihan presiden yang krusial ini. Dengan penekanan pada penerapan leksikon khusus dan metode TF-IDF, penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan akurasi dan
relevansi analisis sentimen terkait dengan Pemilihan Umum Presiden 2024, dengan tujuan akhirnya untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam terhadap opini publik yang berkembang dalam konteks politik yang dinamis.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif  dengan  desain  penelitian eksperimental. Sumber data yang digunakan  terdiri  dari data primer dan data sekunder. Data  primer  diperoleh  melalui  pengumpulan  data  langsung  dari  komentar-komentar  di Twitter terkait dengan topik pemilihan umum presiden tahun 2024 di Indonesia. Sedangkan data sekunder diperoleh dari studi pustaka terkait analisis sentimen dan metode klasifikasi. Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengumpulkan  komentar-komentar  dari Twitter yang mengandung kata kunci terkait topik penelitian dalam rentang waktu Januari 2022 hingga November 2022.
Penelitian ini fokus pada analisis sentimen terkait pemilihan umum presiden 2024 di Indonesia, di mana setiap partai politik berlomba memperebutkan suara rakyat. Penelitian sebelumnya  oleh  Hardi  et  al.  (2021)  dan  Putra  et  al.,  (2020)  telah  mengungkapkan metodologi analisis sentimen menggunakan data Twitter, dengan menerapkan model Naive Bayes.  Data  yang  digunakan  adalah  tweet  berbahasa  Indonesia  yang  mengandung  kata kunci  "pemilu  presiden  2024"  dari  Januari  hingga  November  2022.  Dengan  demikian, penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  terhadap dinamika opini publik menjelang pemilihan presiden, serta mengevaluasi performa model analisis  sentimen  dalam  konteks  politik  yang  dinamis.  Perancangan  sistem  prediksi  yang akan dibuat dapat dilihat pada Gambar 3.1.

## Gambar 1. Perancangan Sistem Perbandingan SVM dan Naïve Bayes
Untuk  teknik  analisis  dan  pengolahan  data,  atribut  data  yang  digunakan  telah dijelaskan sebelumnya dalam proses preprocessing. Data kemudian dilabeli menggunakan metode  Lexicon  Based  dan  dilakukan  ekstraksi  fitur  menggunakan  metode  TF-IDF. Pembagian data dilakukan dengan membagi data latih dan data uji berdasarkan rentang waktu  yang  telah  ditentukan.  Performa  SVM  dan  Naive  Bayes  dievaluasi  menggunakan confusion matrix untuk melihat akurasi, presisi, recall, dan F1-score dari kedua model. Proses evaluasi  confusion  matrix  dilakukan  untuk  menilai  sejauh  mana  model  dapat  melakukan generalisasi  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Analisis  perangkat  lunak dilakukan  untuk  membandingkan  hasil  performa  dari  kedua  model  klasifikasi  dan menampilkan  evaluasi  model  serta  hasil  confusion  matrix  kepada  pengguna.  Dengan demikian,  metode  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  pemahaman  yang mendalam terkait analisis sentimen terhadap opini masyarakat di media sosial.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Penelitian  ini  menjelaskan  tentang  implementasi  sistem  yang  meliputi  penerapan perangkat lunak sesuai dengan perancangan awalnya, yang dilakukan melalui penggunaan komputer  pribadi  untuk  memudahkan  proses  pengujian.  Selanjutnya,  pembahasan  akan fokus pada implementasi antarmuka, khususnya dalam membandingkan kinerja SVM dan Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen menjelang pemilihan umum presiden tahun 2024 di  Indonesia.  Hal  ini  didasarkan  pada  perancangan  antarmuka  yang  mencakup  tampilan hasil  evaluasi,  matriks  kebingungan,  dan  diagram.  Antar  muka  hasil  evaluasi,  misalnya, menampilkan dashboard saat program pertama kali dijalankan, menampilkan perbandingan metode SVM dan Naïve Bayes dalam analisis sentimen masyarakat ter hadap pilpres 2024 dengan menggunakan evaluasi F1-Score, yang dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Implementasi Antarmuka Hasil Evaluasi
Antarmuka hasil menampilkan hasil perbandingan metode SVM dengan Naïve Bayes terkait  analisis  sentiment  masyarakat  terhadap  pilpres  2024  dengan confusion  matrix. Implementasi antarmuka hasil dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Implementasi Antarmuka Confusion Matrix
Antarmuka  grafik  halaman  saat  ingin  melihat  diagram  model  hasil  perbandingan metode  SVM  dan  Naïve  Bayes  dalam  menganalisis  sentiment  masyarakat  terkait  pilpres 2024. Implementasi antarmuka diagram dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Implementasi Antarmuka DIagram
Pengujian  perangkat  lunak  merupakan  langkah  penting  yang  didasarkan  pada penelitian  terdahulu  untuk  mendukung  kualitas  dan  kesesuaian  perangkat  lunak  dengan tujuan yang diinginkan. Berdasarkan penelitian sebelumnya, pengujian kualitas melibatkan penetapan  kategori  keberhasilan,  perancangan,  pelaksanaan,  dan  penarikan  kesimpulan. Dalam  konteks  sistem  yang  dibahas,  pengujian  menggunakan  metode  Blackbox  Testing yang  berfokus  pada  pengujian  fungsional,  sebagaimana  yang  telah  ditunjukkan  dalam penelitian  Rizki  et  al.  (2021).  Pengujian  ini  khususnya  dilakukan  untuk  membandingkan performa antara SVM dan Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen menjelang pemilihan umum  presiden  2024  di  Indonesia,  mengacu  pada  temuan  sebelumnya  yang  relevan. Metode  ini  mengacu  pada  persyaratan  fungsional  perangkat  lunak  dan  memperoleh kumpulan kondisi input yang relevan. Tahap pengujian menggunakan tipe Equivalence Class Partitioning  (ECP)  untuk  menyederhanakan  kasus  uji,  sebagaimana  yang  telah  diperkuat oleh penelitian Wijaya et al. (2020). Tujuan pengujian kualitas, yang terperinci dalam Tabel 1
dengan dasar hasil temuan sebelumnya yang relevan.
Tabel 1. Tujuan Pengujian Kualitas No Use Case Tujuan Pengujian 1. Lihat Evaluasi Model Melihat hasil perbandingan metode antara SVM dan Naïve Bayes berdasarkan nilai F1 -Score. 2. Lihat Confusion Matrix Melihat hasil perbandingan metode antara SVM dan  Naïve  Bayes  dengan evaluasi  confusion matrix. 3. Lihat Diagram Model
Melihat  hasil  perbandingan  diagram  model
antara metode SVM dan Naïve Bayes.
Dalam mengevaluasi keberhasilan uji kualitas perangkat lunak, terdapat kategori yang digunakan untuk menilainya. Kategori ini terbagi menjadi dua, yaitu: Sesuai dan Tidak Sesuai. Perangkat lunak dianggap Sesuai jika kualitas dan fungsinya sesuai dengan respon sistem yang  diharapkan,  sedangkan  dianggap  Tidak  Sesuai  jika  tidak  sesuai  dengan  harapan tersebut. Sementara itu, skenario pengujian kualitas dibuat sebagai panduan untuk menilai kualitas perangkat lunak berdasarkan kesesuaian dengan kebutuhan dan fungsionalitasnya. Detail  mengenai  skenario  pengujian  dapat  ditemukan  pada  Tabel  2  Skenario  Pengujian Kualitas. Hal ini merupakan penjabaran dari hasil penelitian sebelumnya yang mendukung informasi ini.
Tabel 2. Skenario Pengujian Kualitas No Use Case Kode Kasus Uji 1 Use  Case  Lihat  Evaluasi Model KU.1a Dapat  menampilkan  hasil  perbandingan metode  antara  SVM  dan  Naïve  Bayes berdasarkan nilai F1-Score. 2 Use Case Lihat Confusion Matrix KU.2a Dapat  menampilkan  hasil  perbandingan metode antara  SVM  dan  Naïve  Bayes  dengan evaluasi confusion matrix. 3 Use Case Lihat Diagram  KU.3a Halaman Daigram dapat menampilkan diagram hasil  perbandingan  diagram  model  antara metode SVM dan Naïve Bayes.
Berdasarkan scenario pengujian kualitas yang telah dibuat proses pengujian perangkat lunak dilakukan terhadap setiap kasus uji yang telah ditentukan. Hasil dari pengujian kualitas perangkat lunak dapat dilihat dalam Tabel 3 Pengujian Kualitas Perangkat Lunak.

## Tabel 3. Pengujian Kualitas Perangkat Lunak
Kasus Respon System Hasil yang diharapkan Hasil Uji KU.1a Sistem menampilkan perbandingan metode antara SVM dan Naïve Bayes berdasarkan nilai F1-Score. Sistem menampilkan perbandingan metode antara SVM dan Naïve Bayes berdasarkan nilai F1-Score. Sesuai KU.2a Sistem menampilkan hasil perbandingan metode antara SVM dan Naïve Bayes dengan evaluasi confusion matrix. Sistem menampilkan hasil perbandingan metode antara SVM dan Naïve Bayes dengan evaluasi confusion matrix. Sesuai KU.3a Sistem menampilkan diagram hasil perbandingan diagram model antara metode SVM dan Naïve Bayes. Sistem menampilkan diagram hasil perbandingan diagram model antara metode SVM dan Naïve Bayes. Sesuai
Berdasarkan  hasil  pengujian  blackbox  pada  perangkat  lunak  sistem  perbandingan performa  SVM  dan  Naïve  Bayes  terhadap  analisis  sentimen  menjelang  pemilihan  umum presiden tahun 2024 di Indonesia, ditemukan bahwa semua kasus uji di dalam sistem dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Dengan persentase kesesuaian sistem mencapai 100%,  pengujian  terhadap  sistem  tersebut  telah  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah ditetapkan.  Hasil  tersebut  didukung  oleh  Attamami  et  al.  (2023)  yang  mengungkapkan performa klasifikasi dari kedua model dengan menggunakan confusion matrix.
Pada  pengujian  sistem,  hasil  pembagian  data  latih  dan  data  uji  dari  dataset  yang dimasukkan  ke  dalam  sistem  dievaluasi,  termasuk  hasil  preprocessing  terhadap  setiap atribut yang digunakan dalam kedua metode SVM dan Naïve Bayes. Penggunaan confusion matrix  memberikan  gambaran  yang  lebih  rinci  tentang  performa  klasifikasi  dari  kedua model. Selain itu, eksperimen juga mencakup evaluasi performa metode dengan membagi data  latih  dan  data  uji  berdasarkan  rentang  waktu  tertentu.  Data  latih  digunakan  untuk melatih model, sementara data uji digunakan untuk menguji performa model yang telah dilatih.  Evaluasi  dilakukan  dengan  menghitung  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1-score  untuk mengukur sejauh mana model dapat melakukan generalisasi pada data yang belum pernah dilih at sebelumnya. Tabel evaluasi hasil  perbandingan performa metode SVM dan Naïve Bayes dengan data latih dan data uji juga disajikan untuk memberikan informasi lebih lanjut.
Hasil Evaluasi Model & Evaluasi dalam persen
Tabel 1. Eksperimen 50:50 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 0.700763 0.825470 0.612746 0.647626 Naïve Bayes 0.629008 0.810293 0.483237 0.468256 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 70.08% 82.55% 61.27% 64.76% Naïve Bayes 62.90% 81.03% 48.32% 46.83% Confussion matrix dari data latih dan uji 50:50 Gambar 5. Confusion Matrix Naïve Bayes 50:50
Gambar 6. Confusion Matrix Naïve Bayes 50:50
Tabel 2. Eksperimen 60:40 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 0.725191 0.843073 0.633945 0.673091 Naïve Bayes 0.654580 0.821996 0.514934 0.515169 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 72.52% 84.31% 63.39% 67.31% Naïve Bayes 65.46% 82.20% 51.49% 51.52%
Confussion matrix dari data latih dan uji 60:40
Gambar 7. Confusion Matrix SVM 60:40
Gambar 8. Confusion Matrix Naïve Bayes 60:40
Tabel 3. Eksperimen 70:30 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 0.768448 0.856842 0.677721 0.718045 Naïve Bayes 0.681934 0.820355 0.535856 0.718045 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 76.84% 85.68% 67.77% 71.80% Naïve Bayes 68.19% 82.64% 53.59% 54.02% Confussion matrix dari data latih dan uji 70:30 Gambar 9. Confusion Matrix Naïve Bayes 70:30
Gambar 10. Confusion Matrix Naïve Bayes 70:30
Tabel 4. Eskperimen 80:20 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 0.80916 0.865231 0.719916 0.759935 Naïve Bayes 0.71374 0.822979 0.563991 0.572624 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 80.15% 86.52% 71.99% 75.99% Naïve Bayes 71.37% 82.30% 56.40% 57.26%
Confusion matrix dari data latih dan data uji 80:20.
Gambar 11. Confusion Matrix SVM 80:20 Gambar 12. Confusion Matrix Naïve Bayes 80:20
Tabel 5. Eskperimen 90:10 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 0.793893 0.861413 0.673255 0.717719 Naïve Bayes 0.740458 0.841208 0.553372 0.548664 Model Accuracy Precission Recall F1-score SVM 79.39% 86.14% 67.33% 71.77% Naïve Bayes 74.05% 84.12% 55.34% 54.87%
Confusion matrix dari data latih dan data uji 90:10.
Gambar 13. Confusion Matrix SVM 90:10
Gambar 14. Confusion Matrix Naïve Bayes 90:10
Dari hasil perbandingan performa menggunakan data uji dengan rasio 80:20 antara SVM  dan  Naïve  Bayes,  ditemukan  bahwa  SVM  memberikan  hasil  yang  sedikit  lebih  baik dalam mencapai keseimbangan antara presisi dan recall. Hal ini sejalan dengan penelitian Widyanto et al. (2023) yang menunjukkan keunggulan SVM dalam banyak kasus klasifikasi. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM memiliki performa yang sedikit lebih unggul daripada Naïve Bayes  dalam hal akurasi,  presisi, recall,  dan F1 -Score pada  pengujian dengan lima perbandingan  ekspe rimen  data.  Meskipun  demikian,  baik  SVM  maupun  Naïve  Bayes menunjukkan pola yang serupa dalam confusion matrix mereka, di mana keduanya memiliki jumlah data yang terklasifikasi dengan benar (True Positive dan True Negative) lebih tinggi daripada jumlah data yang salah terklasifikasi (False Positive dan False Negative). Namun, terdapat beberapa False Negative pada kedua model, menunjukkan bahwa ada data yang seharusnya diklasifikasikan sebagai positif tetapi salah terklasifikasi sebagai negatif.

## Gambar 15. Diagram Data
Dari  gambar  di  atas,  terlihat  bahwa  persentase  komentar  positif  mencapai  51,8%, sementara  komentar  negatif  sebesar  32,1%  dan  komentar  netral  sebesar  16,0%.  Hal  ini mengindikasikan bahwa mayoritas masyarakat Indonesia cenderung memiliki pandangan positif  terkait  Analisis  sentimen  menjelang  pemilihan  umum  presiden  2024  di  negara tersebut.
Gambar 16. Worldcloud
Gambar  16  menampilkan  visualisasi  "word  cloud"  yang  menggambarkan  sentimen positif,  negatif,  dan  netral  dari  topik  yang  dibahas  dalam  diskusi  masyarakat  Indonesia menjelang pemilihan presiden 2024 di Indonesia. Dari data yang disajikan, terdapat 679 kata yang mencerminkan sentimen positif, 421 kata untuk sentimen negatif, dan 210 kata yang dianggap netral oleh masyarakat dalam diskusi tersebut.

## SIMPULAN
Penelitian ini menunjukkan model klasifikasi SVM memiliki akurasi yang lebih tinggi daripada model klasifikasi Naive Bayes dalam melakukan analisis sentimen terhadap opini masyarakat  di  media  sosial,  khususnya  terkait  pemilihan  umum  presiden  tahun  2024  di Indonesia. Implikasi dari penelitian ini adalah pentingnya penggunaan model klasifikasi SVM dalam analisis sentimen terhadap opini masyarakat di media sosial untuk memperoleh hasil yang  lebih  akurat,  yang  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  terkait dengan pandangan dan sentimen masyarakat menjelang pemilihan umum presiden. Untuk penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  memperluas  cakupan  data  dan mempertimbangkan  faktor-faktor  tambahan  yang  dapat  memengaruhi  sentimen masyarakat,  serta  membandingkan  berbagai  metode  klasifikasi  lainnya  untuk  melihat performa  dan  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  analisis  sentimen  terkait  pemilihan  umum presiden,  sehingga  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  lebih  besar  dalam memahami opini dan sentimen masyarakat dalam konteks politik yang krusial.
DAFTAR PUSTAKA
Adzhari, D. G., Sigit, A. A., Aditya, B. H., & Sari, E. P. S. P. (2022). Jejaring Sosial sebagai Wadah Pengenalan Wawasan Nusantara Era Digital di Kawasan Gunungpati Semarang. Jurnal Implementasi, 2(2), 128 – 136.
Attamami, N., Triayudi, A., & Aldisa, R. T. (2023). Analisis Performa Algoritma Klasifikasi Naive Bayes dan C4. 5 untuk Prediksi Penerima Bantuan Jaminan Kesehatan. Jurnal Jtik (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 7(2), 262 – 269.
Br.Situmorang, E. S. R., Anam, M. K., Rahmaddeni, R., & Ulfah, A. N. (2021). Perbandingan Algoritma Svm Dan Nbc Dalam Analisa Sentimen Pilkada Pada Twitter. CSRID
(Computer Science Research and Its Development Journal), 13(3), 169.
https://doi.org/10.22303/csrid.13.3.2021.169-179
F, I. F. N., Herdiani, A., & Astuti, W. (2019). Analisis Sentimen Berbasis Leksikon InSet Terhadap Partai Politik Peserta Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter. EProceedings of Engineering, 6(3), 10397 – 10407.
Gbaje, E. S., Agwu, C., Odigie, I. O., & Dauda Yani, S. (2023). Curtailing fake news creation and dissemination in Nigeria: Twitter social network and sentiment analysis approaches. Journal of Information Science, 01655515231160029.
Hardi, N., Alkahfi, Y., Handayani, P., Gata, W., & Firdaus, M. R. (2021). Analisis Sentimen Physical Distancing pada Twitter Menggunakan Text Mining dengan Algoritma Naive Bayes Classifier. Sistemasi, 10(1), 131. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i1.1118
Hoesein, Z. A. (2023). Penetapan Pemilih Dalam Sistem Pemilihan Umum. PT. RajaGrafindo Persada-Rajawali Pers.
Nur Wardhani, P. S. (2018). Partisipasi Politik Pemilih Pemula dalam Pemilihan Umum. Jupiis: Jurnal Pendidikan Ilmu-Ilmu Sosial, 10(1), 57.
https://doi.org/10.24114/jupiis.v10i1.8407
Pratiwi, V. P., Rahmawati, D. E., & Purwaningsih, T. (2021). Akun Twitter BNPB_RI Sebagai Media Komunikasi Pemerintah Indonesia di Masa Pandemi Covid-19. Sospol: Jurnal Sosial Politik, 7(2), 212 – 226.
Putra, M. W. A., Susanti, Erlin, & Herwin. (2020). Analisis Sentimen Dompet Elektronik Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. IT Journal Research and Development, 5(1), 72 – 86. https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5(1).5159
Ratnawati, F. (2018). Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen
Opini Film Pada Twitter. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, 3(1), 50.
https://doi.org/10.35314/isi.v3i1.335
Rizki, M. F., Auliasari, K., & Prasetya, R. P. (2021). Analisis Sentiment Cyberbullying Pada
Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 5(2), 548 – 556.
Vese, D. (2022). Governing fake news: the regulation of social media and the right to freedom of expression in the era of emergency. European Journal of Risk Regulation,
13(3), 477 – 513.
Widyanto, T., Ristiana, I., & Wibowo, A. (2023). Komparasi Naïve Bayes dan SVM Analisis Sentimen RUU Kesehatan di Twitter. SINTECH (Science and Information Technology) Journal, 6(3), 147 – 161.
Wijaya, H., Aniche, M., & Mathur, A. (2020). Domain-based fuzzing for supervised learning of anomaly detection in cyber-physical systems. Proceedings of the IEEE/ACM 42nd
International Conference on Software Engineering Workshops, 237 – 244.