Copyright © The Author(s) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Analisis  Sentimen  Masyarakat  Indonesia  terhadap  Pemindahan  Ibu  Kota Negara Indonesia pada Twitter
Sri Lestari, Mupaat Mupaat, Adhitia Erfina* adhitia.erfina@nusaputra.ac.id * *Penulis korespondensi

## Universitas Nusa Putra - Indonesia
Diterima: 13 Mei 2022 | Direvisi: 14 Mei – 05 Jun 2022 Disetujui: 06 Jun 2022 | Dipublikasi: 30 Jun 2022 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang, Indonesia

## ABSTRACT
The relocation state capital of Indonesia raises various responses, especially from the Indonesian people.  The discussion related to these issues is very interesting to study, how are the positive and negative  sentiments  of  the  Indonesian  towards  the  government's  decision.  This  study  aims  to analyze  the  sentiments  of  the  Indonesian  people  regarding  the  relocation  state  capital  of Indonesia, including the chosen name of Nusantara on Twitter. In this study, a comparison of 3 algorithms  is  used,  namely  the  Support  Vector  Machine  (SVM),  Naïve  Bayes,  and  K-Nearest Neighbor (KNN) algorithms. From this study, the results obtained are 1,141 positive comments, while  negative  sentiments  are  591  comments.  This  shows  that  the  Indonesian  people  have  a positive opinion towards the new capital city of Indonesia. In the classification and model testing phase, 10-fold cross validation is used. From these tests, the SVM algorithm obtained an accuracy value  of  85.71%,  the  Naïve  Bayes  algorithm  obtained  an  accuracy  value  of  76.70%,  the  KNN algorithm obtained an accuracy value of 52.74%. This study shows that the SVM algorithm can work better than the Naïve Bayes algorithm and KNN. The accuracy value for the KNN algorithm obtains  a  low  value,  this  is  because  the  KNN  algorithm  is  sensitive  to  features  that  are  less relevant.
Keywords: IKN, Sentiment Analysis, Twitter

## ABSTRAK
Pemindahan IKN Indonesia tentu menimbulkan beragam tanggapan khususnya dari masyarakat Indonesia. Pembahasan terkait hal ini sangat menarik untuk diteliti, bagaimana sentimen positif dan  negatif  masyarakat  Indonesia  pada  keputusan  pemerintah  terkait  pemindahan  IKN. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  masyarakat  Indonesia  mengenai pemindahan  Ibu  Kota  Negara  Indonesia  termasuk  nama  yang  dipilih  yaitu  Nusantara  pada media  sosial  Twitter.  Di  dalam  penelitian  ini  digunakan  perbandingan  3  algoritma,  yaitu algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM),  Naïve  Bayes,  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Dari penelitian  ini  didapatkan  hasil  sebanyak  1.141  sentimen  positif,  sedangkan  sentimen  negatif sebanyak 591 komentar. Hal ini menunjukkan bahwa masyarakat Indonesia yang beranggapan positif  terhadap  Ibu  Kota  Negara  baru  Indonesia.  Dalam  pengujian  kalsifikasi  dan  model digunakan  10-fold  cross  validation.  Dari  pengujian  tersebut  algoritma  SVM  memperoleh  nilai akurasi  85,71%,  algoritma  Naïve  Bayes  memperoleh  nilai  akurasi  76,70%,  algoritma  KNN memperoleh nilai akurasi 52,74%. Dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SVM dapat bekerja lebih baik dibandingkan algoritma Naïve bayes dan KNN. Nilai akurasi untuk algoritma KNN memperoleh nilai yang rendah, hal ini disebabkan karena algoritma KNN sensitif terhadap fitur yang kurang relevan.
Kata Kunci: IKN, Sentimen Analisis, Twitter
p-ISSN: 2460-092X, e-ISSN: 2623-1662 Vol. 8, No. 1, Juni 2022 Hal. 13 - 22

## PENDAHULUAN
Pemindahan Ibu Kota Negara Indonesia mulai dibahas oleh Pemerintah Indonesia pada  tahun  2019.  Kemudian  melalui  rapat  terbatas  yang  diselenggarakan  oleh Pemerintah  Indonesia,  Presiden  Indonesia  menetapkan  pemindahan  Ibu  Kota  Negara (IKN) ke luar Pulau Jawa yang tertulis dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional  Tahun  Anggaran  2020-2024  (Hadi  &  Ristawati,  2020).  IKN  baru  ini  akan dibangun  di  wilayah  Kabupaten  Penajam  Paser  Utara.  Pada  rapat  panitia  khusus Rancangan Undang-Undang Ibu Kota Negara (RUU IKN) yang dilaksanaan pada tanggal 17 Januari 2022, Kepala Bappenas mengumumkan bahwa ibu kota baru di Kalimantan Timur akan diberi nama "Nusantara" (Tim Kompas, 2022). Dengan adanya pemindahan IKN Indonesia ini tentu menimbulkan beragam tanggapan khususnya dari masyarakat Indonesia.  Mengingat  ibu  kota  baru  negara  Indonesia  tersebut  merupakan  hal  yang sangat sensitif sehingga banyak dibicarakan di media sosial tidak terkecuali pada media sosial twitter .
Teori mengenai analisis sentimen menarik untuk diteliti, teori ini bertujuan untuk pengelompokan polaritas pada sebuah teks yang ada di dalam kalimat, fitur/aspek, atau dokumen  kemudian  menetapkan  apakah  pendapat  yang  terdapat  dalam  kalimat, fitur/aspek, atau dokumen tersebut memiliki sentimen positif atau negatif (Ramadhan &  Setiawan,  2019).  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  klasifikasi  yaitu  algoritma Support Vector Machine (SVM) , Naïve Bayes , dan K-Nearest Neighbor (KNN) . Algoritma klasifikasi  tersebut  memiliki  kekurangan  dan  kelebihannya  masing-masing  dalam klasifikasi  data  berbentuk  teks.  Menurut  Darwis  et  al.  (2020)  menjelaskan  bahwa algortima SVM akan memberikan hasil yang lebih baik dari metode lainnya. Penelitian lainnya  yang  dilakukan  oleh  Hidayat  &  Syafrullah  (2017)  dan  Darwis  et  al.  (2021) menjelaskan bahwa Naïve Bayes dapat digunakan untuk menentukan sentimen analisis, dan  juga  memiliki  akurasi  hasil  yang  baik.  Selain  itu,  pada  penelitian  Putra  &  Juanita (2021) menghasilkan akurasi di atas 85% untuk sentimen pengguna terhadap 2 aplikasi yang berbeda.
Pada  penelitian  yang dilakukan  Baita  et al.  (2021)  menjelaskan  bahwa  algoritma SVM memiliki  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  algoritma KNN ,  dengan  data berbahasa Inggris yang bersumber dari Twitter . Namun, pada penelitian Pertiwi (2019) menjelaskan  bahwa KNN memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan SVM,  NN, Naïve Bayes untuk klasifikasi teks berbahasa Inggris pada Twitter. Selanjutnya Nasution & Hayaty (2019) menjelaskan bahwa akurasi SVM lebih unggul sebesar 88,70% tanpa menggunakan K-Fold  Cross  Validation .  Sedangkan  untuk  perhitungan  waktu  proses sebesar 0,016s tanpa K-Fold Cross Validation . Kombinasi SVM dengan tokenisasi unigram, stopword list Bahasa Indonesia, dan emoticons memiliki nilai akurasi yang baik (Buntoro, 2016).  Kemudian,  pada  penelitian  Saputri  &  Zuhri  (2021)  menghasilkan  penelitian menggunakan Naïve Bayes untuk melihat sentimen analisis pada teks di Twitter dalam Bahasa  Indonesia  dengan  akurasi  di  atas  70%.  Algoritma  klasifikasi  juga  digunakan untuk  kasus  yang  berbeda  seperti  pada  penelitian  Widaningsih  (2019)  untuk memprediksi nilai dan waktu kelulusan mahasiswa, Devita et al. (2018) untuk klasifikasi artike  berbahasa  Indonesia,  Fitriani  (2020)  untuk  menentukan  kelayakan  penerima program bantuan, Iskandar & Suprapto  (2015)  untuk klasifikasi tingkat keminskinan, Zulfikar & Lukman (2016) untuk identifikasi penyakit mata
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen masyarakat Indonesia mengenai  pemindahan  Ibu  Kota  Negara  Indonesia  termasuk  nama  yang  dipilih  yaitu Nusantara pada media sosial Twitter .  Dalam  penelitian  ini  akan  membandingkan  tiga algoritma klasifikasi yaitu algoritma SVM , Naïve Bayes , dan KNN . Dari kasus yang telah ditentukan  ini,  selanjutnya  akan  diperhitungkan  nilai  akurasi  untuk  setiap  algoritma yang digunakan di dalam penelitian ini.
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara …

## METODOLOGI PENELITIAN
Tahap Pengumpulan Data (Web Crawling)
Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu metode Web Crawling dimana data tersebut bersumber dari sosial media Twitter . Crawling merupakan proses penjelajahan suatu web untuk  mendapatkan  data  atau  informasi  dari web tersebut  (Hanifah  & Nurhasanah, 2018). Dalam teknik web crawling pengumpulan data pada halaman yang terdapat Uniform  Resource  Locator  (URL) dengan  memanfaatkan Application Programming Interface (API) untuk melakukan pengambilan dataset yang besar. Twitter merupakan salah satu sosial media yang menyediakan API sebagai salah satu cara yang memungkinkan  pengguna  untuk  mendapatkan  data  mereka.  Data  yang  biasanya digunakan dari sosial media twitter yaitu berupa teks postingan atau biasanya disebut dengan  cuitan (tweets) (Aditya,  2015).  Alura  pengambilan tweets dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Pengambilan Data

## Tahap Data Preprocessing
Tahap  ini  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  data  sudah  dalam  kondisi  yang optimal. Data yang diperoleh belum tentu dalam kondisi baik, oleh karena itu diperlukan tahap data prepocessing (Purbolaksono et al., 2021). Beberapa langkah yang digunakan antara lain:
1) Case Folding
Digunakan  untuk  menutup  huruf  besar/kecil.  Setiap  kata  dalam  kalimat tweet diubah menjadi huruf kecil semua. Sebagai contoh, terdapat kata “KUNCI” dan mencoba memasukkan "KunCI" atau "KuNci" akan tetap mendapatkan hasil pencarian yang sama dengan "kunci".
2) Cleaning
Digunakan  untuk  menghapus  tanda  baca,  angka,  simbol,  tautan URL ,  dan  nama pengguna dari teks. Di dalam data yang berasal dari twitter sendiri tentu saja banyak terdapat noise atau datanya masih kotor karena terdapat karakter tidak penting untuk proses klasifkasi seperti tanda baca, mention, hashtag , angka, username , alamat URL , dan retweet text (Azhar et al., 2022).
3) Filter Stopword
Pada langkah ini data teks akan diperiksa, kemudian akan dihilangkan kata yang dianggap tidak terlalu penting. Sebagai contoh penggunaan kata depan,  kata ganti,  kata

## Twitter
Web Crawling (API)
Write Excel/CSV
sambung, ataupun kata yang tidak memiliki makna yang tidak dibutuhkan (Ling et al., 2014; Sari & Hayuningtyas, 2019).

## 4) Tokenize
Langkah ini bertujuan untuk memotong kata di dalam setiap teks dan mengubahnya menjadi  huruf  kecil.  Sehingga  hanya  huruf  yang  dapat  diterima  pada  langkah  ini, sedangkan  karakter  khusus  dan  tanda  baca  akan  dihilangkan.  Hasil  dari  pemrosesan pada  langkah tokenization merupakan  kata-kata  penyusun  kalimat  yang  sudah dipisahkan dari tanda baca (Gunawan et al., 2020).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian hasil dan pembahasan ini dijelaskan mengenai proses serta hasil tahap penelitian  yang  dimulai  dengan  pengumpulan  data, data  preprocessing ,  klasifikasi data/pelabelan data, dan kemudian analisis data dengan algoritma klasifikasi. Di dalam penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman R dan dengan tools R Studio.
Pengumpulan Data (Web Crawling)
Data dalam penelitian ini yaitu teks berbahasa Indonesia yang bersumber dari sosial media twitter ,  diambil  mulai  tanggal  01  Maret  2022  sampai  dengan  31  Maret  2022 dimana  kata  kunci  yang  digunakan  yaitu  “Ibu  Kota  Baru”,  “IKN  Indonesia”, “Ibu  Kota Negara”,  dan “Indonesia  Nusantara”. Dari  tahap  pengumpulan  data  ini,  didapatkan kurang  lebih  1.732 tweets berbahasa  Indonesia.  Sebagai  contoh  data  yang  telah dikumpulkan pada tahap ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Tabel 1. Contoh Pengumpulan Data No Text 1 b"@jokowi Maaf' banget pak... Apa tidak sebaiknya di tunda dulu pak, buat IKN nya, jika  memang  uangnya  sudah  ada,  apakah  tidak  sebaiknya  di  buat  menyejahterakan rakyat  dulu,  sebab  banyak  dari  rakyat  Indonesia,  yg  masih  pengangguran  dan  blm punya tempat tinggal.. maaf ya pak,"
2 b'@berlianidris  DI  MINYAK  GORENG  SAJA  SUDAH  TERBUKTI  INDONESIA  SUDAH TIDAK  BERDAULAT.\n\nBAGAIMANA  BISA  INDONESIA  BISA  BERDAULAT  DI  IKN YANG  DEMIKIAN?\n\nKITA  BUKAN  BANGSA  GO  BLOCK.\n\nAPA  REZIM  BUKAN WAJIB LENGSER SEBELUM LEBARAN?'
3 b'ADB menyatakan komitmennya membantu Indonesia dalam merencanakan Ibu Kota Negara (IKN) Nusantara. #ADB https://t.co/BKKbYckW0Z'
4 b'@myputun kenapa sih IKN ditolak? justru proyek IKN harus segera dilakukan krn jakarta sudah tidak bisa ditempati.  apalagi pembangunan di indonesia akan merata dan semakin memajukan indonesia. duit IKN mah gampang ntar juga ada lah ga ush rakyat pikirin yg penting dukung aja dulu

## Data Preprocessing
Tujuan dari tahapan data processing untuk mempermudah dalam analisis data pada tahap selanjutnya. Pada tahap ini, dilakukan pembersihan dan persiapan data sehingga data yang akan dianalisis menjadi lebih teratur dan sudah dalam kondisi siap.
1) Case Folding
Pada tahap ini seluruh teks yang terdapat huruf besar (kapital) akan diubah menjadi huruf  kecil  semua (lower  case) .  Sebagai  contoh,  hasil  dari  tahapan case  folding dapat dilihat pada Tabel 2.
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara …
Tabel 2. Hasil Proses Case Folding Text Hasil Case Folding b"@jokowi  Maaf'  banget  pak...  Apa  tidak sebaiknya di tunda dulu pak, buat IKN nya, jika  memang  uangnya  sudah  ada,  apakah tidak  sebaiknya  di  buat  menyejahterakan rakyat  dulu,  sebab  banyak  dari  rakyat Indonesia, yg masih pengangguran dan blm punya tempat tinggal.. maaf ya pak," b"@jokowi  maaf'  banget  pak...  apa  tidak sebaiknya di tunda dulu pak, buat ikn nya, jika memang  uangnya  sudah  ada,  apakah  tidak sebaiknya  di  buat  menyejahterakan  rakyat dulu,  sebab  banyak  dari  rakyat  indonesia,  yg masih  pengangguran  dan  blm  punya  tempat tinggal.. maaf ya pak,"

## 2) Cleaning
Pada  tahap  ini  dilakukan  penghapusan  semua  karakter  yang  bukan  huruf, contohnya yaitu angka dan simbol yang ada dalam teks tweet . Seperti diketahui bahwa dalam suatu teks tweet terdapat beberapa simbol seperti hashtag (#) dan retweet (@) .
Sebagai contoh, hasil dari proses cleaning dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Hasil Proses Cleaning Text hasil Case Folding Hasil Cleaning b"@jokowi  maaf'  banget  pak...  apa  tidak sebaiknya  di  tunda  dulu  pak,  buat  ikn  nya, jika  memang  uangnya  sudah  ada,  apakah tidak  sebaiknya  di  buat  menyejahterakan rakyat  dulu,  sebab  banyak  dari  rakyat indonesia, yg masih pengangguran dan blm punya tempat tinggal.. maaf ya pak," b maaf banget pak apa tidak sebaiknya di tunda dulu  pak  buat  ikn  nya  jika  memang  uangnya sudah  ada  apakah  tidak  sebaiknya  di  buat menyejahterakan  rakyat  dulu  sebab  banyak dari  rakyat  indonesia  yg  masih  pengangguran dan blm punya tempat tinggal maaf ya pak

## 3) Filter Stopword
Pada  tahap filter  stopword  ini,  dilakukan penghapusan kata yang dianggap  tidak terlalu penting untuk proses selanjutnya seperti kata penghubung, waktu, dan kata lain yang  tidak dibutuhkan.  Sebagai  contoh,  hasil  dari  proses filter  stopword dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Hasil Proses Filter Stopword Hasil Cleaning Hasil Filter Stopword b  maaf  banget  pak  apa  tidak  sebaiknya  di tunda  dulu  pak  buat  ikn  nya  jika  memang uangnya sudah ada apakah tidak sebaiknya di buat menyejahterakan rakyat dulu sebab banyak  dari  rakyat  indonesia  yg  masih pengangguran  dan  blm  punya  tempat tinggal maaf ya pak maaf  banget  pak  tidak  sebaiknya  tunda  pak buat  ikn  uangnya  sudah  ada  apakah  tidak sebaiknya buat menyejahterakan rakyat sebab banyak  rakyat  indonesia  masih  pengangguran blm punya tempat tinggal maaf pak

## 4) Tokenize
Tujuan  dari  tahap tokenize yaitu  memisahkan  kata-kata  pada  teks tweet yang kemudian dipisahkan dengan spasi berdasarkan kata yang menyusunnya menjadi kata tunggal. Proses ini sangat penting untuk dilakukan, sebagai contoh terdapat kata-kata yang seharusnya terpisah akan tetapi kata-kate tersebut masih tergabung. Contoh hasil proses tokenize dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Contoh Hasil Proses Tokenize Text hasil Filter Stopword Hasil Tokenize maaf banget pak tidak sebaiknya tunda pak buat  ikn  uangnya  sudah  ada  apakah  tidak sebaiknya  buat  menyejahterakan  rakyat sebab  banyak  rakyat  indonesia  masih pengangguran  blm  punya  tempat  tinggal maaf pak ‘maaf’  ‘banget’  ‘pak’  ‘tidak’  ‘sebaiknya’  ‘tunda’ ‘pak’ ‘buat’ ‘ikn’ ‘uangnya’ ‘sudah’ ‘ada’ ‘apakah’ ‘tidak’  ‘sebaiknya’  ‘buat’  ‘menyejahterakan’
‘rakyat’  ‘sebab’  ‘banyak’  ‘rakyat’  ‘indonesia’ ‘masih’  ‘pengangguran’  ‘blm’  ‘punya’  ‘tempat’ ‘tinggal’ ‘maaf’ ‘pak’

## Klasifikasi Teks Hasil Prepocessing
Pada  tahap  ini  seluruh  komentar  pengguna  yang  telah  dilakukan  perbaikan sehingga dapat dipahami arah sentimen pengguna akan diklasifikasi sesuai dengan kelas positif atau negatif, dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Contoh Pelabelan Data No Text Label 1 maaf banget pak tidak sebaiknya tunda pak buat ikn uangnya sudah ada  apakah  tidak  sebaiknya  buat  menyejahterakan  rakyat  sebab banyak  rakyat  indonesia  masih  pengangguran  blm  punya  tempat tinggal maaf pak Negatif 2 minyak  goreng  saja  sudah  terbukti  indonesia sudah  tidak  berdaulat bagaimana bisa indonesia bisa berdaulat ikn yang demikian kita bukan bangsa go block napa rezim bukan wajib lengser sebelum lebaran Negatif 3 menyatakan  komitmen  membantu  indonesia  dalam  merencanakan ibu kota negara ikn nusantara Positif 4 kenapa  ikn  ditolak  justru  proyek  ikn  harus  segera  dilakukan  krn jakarta sudah tidak bisa ditempati apalagi pembangunan di indonesia akan  merata  semakin  memajukan  indonesia  duit  ikn  gampang  ada rakyat pikirin penting dukung dulu Positif
Dari  hasil  klasifikasi  seluruh  komentar  didapatkan  1.732  data  teks,  dengan pelabelan  kelas  sentimen  positif  sebanyak  1.141  komentar,  sedangkan  untuk  kelas dengan  sentimen  negatif  didapatkan  sebanyak  591  komentar.  Berdarakan  hasil  ini, dapat dijelaskan bahwa masyarakat Indonesia pada sosial media twitter lebih banyak yang menanggapi positif terhadap Ibu Kota Negara baru Indonesia yaitu Nusantara.

## Analisis Algoritma Klasifikasi
Data  yang  sudah  diberi  label  kemudian  akan  dianalisis  dengan  menggunakan algoritma  klasifikasi SVM , Naïve  Bayes, dan KNN untuk  mengukur  seberapa  baik algoritma tersebut bekerja pada kasus ini. Pada tahap ini data akan dibagi menjadi data latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan  80%  data  latih  dan  20%  data  uji.  Selain  itu, digunakan  evaluasi Cross  Validation untuk  menilai  keakuratan  sebuah  model  yang dibangun berdasarkan dataset tertentu. Dalam penelitian ini digunakan model Confusion matrix yang digunakan untuk perhitungan akurasi, dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Model Confusion Matrix True Class Negative Positive Prediction class Negative True Positive (TP) False Negative (FN) Positive False Positive (FP) True Negative (TN)
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara …
Selanjutnya  digunakan  perhitungan accuracy,  precision, dan recall dengan menggunakan persamaan (1), (2), dan (3).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
Dengan menggunakan persamaan (1), (2), dan (3) dilakukan pemrosesan terhadap data hasil  klasifikasi,  didapatkan  beberapa  hasil  seperti  pada  Tabel  8,  Tabel  9,  Tabel  10, Tabel 11, Tabel 12, Tabel 13.
Tabel 8. Confusion Matrix Algoritma SVM True Class Negative Positive Prediction class Negative 365 138 Positive 60 823 Tabel 9. Hasil Evaluasi Algoritma SVM Algoritma SVM Accuracy 85,71 % Precision 72,56 % Recall 85,88 % Tabel 10. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes True Class Negative Positive Prediction class Negative 243 63 Positive 260 820 Tabel 11. Hasil Evaluasi Algoritma Naïve Bayes Algoritma Naïve Bayes Accuracy 76,70 % Precision 79,41 % Recall 48,31 % Tabel 12. Confusion Matrix Algoritma KNN True Class Negative Positive Prediction class Negative 483 635 Positive 20 248
(1) (2) (3)
Tabel 13. Hasil Evaluasi Algoritma KNN Algoritma KNN Accuracy 52,74 % Precision 43,20 % Recall 96,02 %
Pada pengujian yang dilakukan terhadap kelas positif dan negatif, digunakan model evaluasi 10-fold  cross  validation .  Dari  proses  ini,  algoritma SVM mampu  memprediksi kelas positif dan negatif sebanyak 823 data, algoritma Naïve Bayes sebanyak 820 data, dan  algoritma KNN sebanyak  248  data.  Hasil  algoritma SVM untuk accuracy 85,71% , precision 72,56% , dan recall 85,88%.  Kemudian  hasil  algoritma Naïve  Bayes untuk accuracy 76,70% , precision 79,41% , dan recall 48,31%. Sedangkan hasil algoritma KNN untuk accuracy 52,74% , precision 43,20% , dan recall 96,02%.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pemprosesan  data  terhadap  komentar  yang  terdapat  di twitter terkait dengan pemindahan Ibu Kota Negara Indonesia dan penggunaan nama Nusantara, maka didapatkan  1.141  komentar  positif  dan  591  komentar  negatif.  Hal  ini  menunjukkan bahwa masyarakat Indonesia yang beranggapan positif terhadap Ibu Kota Negara baru Indonesia.
Dari hasil pengujian, algoritma SVM bekerja sangat baik pada kasus penelitian ini. Sedangkan  nilai  akurasi  untuk  algoritma KNN memperoleh  nilai  yang  rendah,  hal  ini disebabkan  karena  algoritma KNN sensitif  terhadap  fitur  yang  kurang  relevan.  Dari ketiga  algoritma  yang  digunakan  di dalam  penelitian  ini,  algoritma KNN memerlukan waktu yang cukup lama dalam proses evaluasi model dibandingkan algoritma SVM dan Naïve Bayes .

## DAFTAR RUJUKAN
Aditya,  B.  R.  (2015).  Penggunaan  Web  Crawler  Untuk  Menghimpun  Tweets  dengan Metode  Pre-Processing  Text  Mining. JURNAL  INFOTEL , 7 (2),  93 – 100. https://doi.org/10.20895/INFOTEL.V7I2.35
Azhar, R., Surahman, A., & Juliane, C. (2022). Analisis Sentimen Terhadap Cryptocurrency Berbasis  Python  TextBlob  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes. J-SAKTI  (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 6 (1), 267 – 281. http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/view/443
Baita,  A.,  Pristyanto,  Y.,  &  Cahyono,  N.  (2021).  Analisis  Sentimen  Mengenai  Vaksin Sinovac  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  K-Nearest Neighbor  (KNN). Information  System  Journal  (INFOS) , 4 (2),  42 – 46. https://jurnal.amikom.ac.id/index.php/infos/article/view/687 Buntoro, G. A. (2016). Analisis Sentimen Hatespeech pada Twitter dengan Metode Naïve Bayes  Classifier  dan  Support  Vektor  Machine. Jurnal  Dinamika  Informatika , 5 (2). https://www.researchgate.net/publication/309322787_ANALISIS_SENTIMEN_HA TESPEECH_PADA_TWITTER_DENGAN_METODE_NAIVE_BAYES_CLASSIFIER_DAN_ SUPPORT_VECTOR_MACHINE
Darwis, D., Pratiwi, E. S., & Pasaribu, A. F. O. (2020). Penerapan Algoritma SVM untuk Analisis  Sentimen  pada  Data  Twitter  komisi  Pemberantasan  Korupsi  Republik Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Edutic :  Pendidikan  Dan  Informatika , 7 (1),  1 – 11.
https://doi.org/10.21107/EDUTIC.V7I1.8779
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara …
Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z. (2021). Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional. Jurnal Tekno Kompak , 15 (1), 131 – 145. https://doi.org/10.33365/JTK.V15I1.744 Devita, R. N., Herwanto, H. W., & Wibawa, A. P. (2018).  Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia.
Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (4), 427 – 434. https://doi.org/10.25126/JTIIK.201854773
Fitriani,  E.  (2020).  Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  untuk  Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi , 9 (1), 103 – 115. https://doi.org/10.32520/STMSI.V9I1.596 Gunawan,  D.,  Riana,  D.,  Ardiansyah,  D.,  Akbar,  F.,  &  Alfarizi,  S.  (2020).  Komparasi Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes Dengan Algotima Genetika pada Analisis Sentimen Calon Gubernur Jabar 2018-2023. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI , 6 (1), 121 – 129. https://doi.org/10.31294/JTK.V6I1.6866 Hadi, F., & Ristawati, R. (2020). Pemindahan Ibu Kota Indonesia dan Kekuasaan Presiden dalam Perspektif Konstitusi. Jurnal Konstitusi , 17 (3), 530 – 557. https://doi.org/10.31078/JK1734 Hanifah,  R.,  &  Nurhasanah,  I.  S.  (2018).  Implementasi  Web  Crawling  untuk Mengumpulkan  Informasi  Wisata  Kuliner  di  Bandar  Lampung. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (5), 531 – 536.
https://doi.org/10.25126/JTIIK.201855842
Hidayat, A. M., & Syafrullah, M. (2017). Algoritma Naive Bayes Dalam Analisis Sentimen untuk Klasifikasi pada Layanan Internet PT XYZ. Jurnal Telematika MKom , 9 (2), 91 – 95. https://journal.budiluhur.ac.id/index.php/telematika/article/view/532
Iskandar,  D.,  &  Suprapto,  Y.  K.  (2015).  Perbandingan  Akurasi  Klasifikasi  Tingkat
Kemiskinan Antara Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Network Engineering Research Operation , 2 (1), 37 – 43. https://nero.trunojoyo.ac.id/index.php/nero/article/view/42
Ling, J., Kencana, I. P. E. N., & Oka, T. B. O. (2014). Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Seleksi Fitur Chi Square. E-Jurnal Matematika , 3 (3), 92 – 99. https://doi.org/10.24843/MTK.2014.V03.I03.P070
Nasution,  M.  R.  A.,  &  Hayaty,  M.  (2019).  Perbandingan  Akurasi  dan  Waktu  Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter. Jurnal Informatika , 6 (2), 226 – 235. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/5129
Pertiwi, M. W. (2019). Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Sarana dan Transportasi
Mudik  Tahun  2019  pada  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,  Neural Network, KNN, dan SVM. Inti Nusa Mandiri , 14 (1), 27 – 32. http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/inti/article/view/536
Purbolaksono, M. D., Tantowi, M. I., Hidayat, A. I., & Adiwijaya, A. (2021). Perbandingan Support  Vector  Machine  dan  Modified  Balanced  Random  Forest  dalam  Deteksi Pasien Penyakit Diabetes. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) ,
5 (2), 393 – 399. https://doi.org/10.29207/RESTI.V5I2.3008
Putra, A. D. A., & Juanita, S. (2021). Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit  dan  Bareksa  dengan  Algoritma  KNN. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem Informasi) , 8 (2), 636 – 646. https://doi.org/10.35957/JATISI.V8I2.962 Ramadhan, D. A., & Setiawan, E. B. (2019). Analisis Sentimen Program Acara di SCTV pada Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine. E- Proceeding of Engineering , 9736 – 9743.
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/ar ticle/view/10708
Saputri, N. A. O., & Zuhri, K. (2021). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Pilpres 2019 Berdasarkan Opini Dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal
Informanika , 7 (1), 55 – 62. http://poltekanika.ac.id/journal/index.php/inf/article/view/201
Sari, R., & Hayuningtyas, R. Y. (2019). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen  Pada  Wisata  TMII  Berbasis  Website. Indonesian  Journal  on  Software Engineering (IJSE) , 5 (2), 51 – 60. https://doi.org/10.31294/IJSE.V5I2.6957 Tim  Kompas.  (2022). Kepala  Bappenas  Umumkan  Nama  Ibu  Kota  Baru:  Nusantara . Kompas.Com. https://nasional.kompas.com/read/2022/01/17/12302621/kepala-bappenas- umumkan-nama-ibu-kota-baru-nusantara
Widaningsih,  S.  (2019).  Perbandingan  Metode  Data  Mining  untuk  Prediksi  Nilai  dan Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika  dengan  Algoritma  C4.5, Naïve  Bayes,  KNN,  dan  SVM. Jurnal  Tekno  Insentif , 13 (1),  16 – 25. https://doi.org/10.36787/JTI.V13I1.78
Zulfikar,  W.  B.,  &  Lukman,  N.  (2016).  Perbandingan  Naive  Bayes  Classifier  dengan Nearest Neighbor untuk Identifikasi Penyakit Mata. Jurnal Online Informatika , 1 (2), 82 – 86. https://doi.org/10.15575/JOIN.V1I2.33