## PENERAPAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING DALAM ANALISIS SENTIMEN CAWAPRES 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Iin, Reza Supriatna, Mulyawan, Dede Rohman Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Cirebon, Indonesia
Iin@gmail.com

## ABSTRAK
Pemerintah indonesia akan mengadakan pemilu tahun 2024 isu yang paling di sorot yaitu pemilihan calon presiden dan calon wakil presiden tahun 2024, keputusan Mahkamah Konstitusi (MK) tentang pemilihan calon presiden dan wakil presiden pada tahun 2024 menjadi isu yang sangat viral, terutama terkait CAWAPRES muda. Beberapa analisis sentimen di Twitter menunjukkan bahwa teks yang disebutkan masyarakat memiliki sentimen negatif, positif, atau netral. Dalam konteks penelitian ini, fokusnya adalah menilai apakah teks yang muncul di Twitter bersifat negatif, positif, atau bahkan bersifat netral. Metode yang digunakan dalam penelitian ini metode SEMMA  (sample,  explore,  modify,  assess)  dengan  menggunakan  algoritma  naive  bayes,  dengan  pemodelan confusion matrix untuk prediksi sentimen menggunakan Naïve Bayes dengan menghasilkan nilai presisi, akurasi dan recall. Hasil evaluasi dari algoritma naive bayes tersebut mencapai 73,98% untuk nilai recall, 77,37% untuk nilai akurasi dan 100% untuk nilai presisi.
Kata kunci : cawapres 2024, pemilu, Naïve Bayes, SEMMA, Natural Language Processing

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  indonesia  akan  mengadakan  pemilu tahun  2024  isu  yang  paling  di  sorot  yaitu  pemilihan calon  presiden  dan  calon  wakil  presiden  tahun  2024, Ketua  Komisi  Pemilihan  Umum  (KPU)  Hasyim Asy'ari  mengumumkan  bahwa  pendaftaran  calon presiden  dan  calon  wakil  presiden  telah  selesai  dan resmi  ditutup.  Tiga  pasangan  calon  sudah  resmi mendaftar  sebagai  peserta  Pilpres  2024.  Sebelumnya keputusan Mahkamah Konstitusi(MK) dalam menentukan  cawapres  2024  sangat  viral  terutama tentang  CAWAPRES  muda,  publik  dikejutkan  oleh putusan  MK  yang  dinilai  kontrovesi.  Putusan Mahkamah  Konstitusi  (MK)  mengabulkan  perkara nomor  90/PUU-XXI/2023  yang  menyangkut  usia minimal  calon  presiden  dan  wakil  presiden  dalam Undang-undang Nomor 7 Tahun 2017 tentang pemilu.
Keputusan  tersebut  menyatakan  bahwa  calon presiden dan calon wakil presiden yang pernah terpilih melalui  pemilu,  entah  sebagai  anggota  DPR/DPD, Gubernur, atau Walikota, diizinkan mencalonkan diri meskipun  usianya  belum  mencapai  40  tahun. Pemberitaan  dimasyarakat  pelaksanaan  pemilu  2024 yang  akan  datang  sangat  tersebar  luas,  seperti  isu keputusan Mahkamah Konstitusi dan Cawapres Muda, menurut  masyarakat  keputusan  mahkamah  konstitusi dalam  menentukan  batasan  umur  untuk  calon  wakil presiden dinilai banyak ke ganjilan banyak masyarakat indonesia  terutama  di  Twitter  beranggapan  bahwa gibran  putra  dari  presiden  jokowi  ini  belum  siap  dan ada  juga  yang  pro  mendukung  keputusan  mk  dan cawapres  Gibran  yang  maju  berpasangan  dengan Prabowo,  Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat, khususnya di platform Twitter.
Tujuan  penelitian ini  untuk menerapkan algoritma Naïve  Bayes dalam  analisis  sentimen
cawapres  2024  di  media  sosial  twitter  terhadap keputusan Mahkamah konstitusi tentang batasan  usia cawapres  dengan  mengetahui  tingkat  akurasi  dari penggunaan algoritma Naïve Bayes dalam pendeteksian  komentar  masyarakat  di  media  sosial twitter  yang  menghasilkan  sentimen  positif,  negatif atau netral dalam teks berbahasa Indonesia pada media sosial  twitter,  yang  akan  Memberikan  pemahaman yang mendalam tentang wawasan politik yang sangat berharga.[1]
Penelitian  ini  menurut  Yuliana  Romadhoni, Khadijah  Fahmi Hayati Holle  yang berjudul  Analisis Sentimen  Terhadap  PERMENDIKBUD  No.30  pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive Bayes dan LSTM, dalam penelitian ini  menggunakan 2 metode yang berasal dari kedua model tersebut yaitu metode  Naïve  Bayes  dan  metode  Long  Short-Term Memory.  Pengumpulan  data  dengan  cara  crawling data  menggunakan  API  Twitter  Hasil  penelitian  ini menyatakan bahwa metode LSTM mendapatkan nilai performa lebih tinggi yaitu nilai Akurasi sebesar 77%, Presisi  sebesar  84%,  Recall  sebesar  75%,  dan  F1- Score  sebesar  80%.  pengujian  metode  Naïve  Bayes didapatkan hasil Akurasi sebesar 76%, Presisi sebesar 75%, Nilai Recall sebesar 75% dan F1-Score sebesar 75%.[2]
Penelitian ini penulis menerapkan sebuah metode klasifikasi  dengan  metode  klasifikasi Naive  bayes . Menurut  M.  Walid  and  F.  Halimiyah  yang  berjudul “Klasifikasi  Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double Track  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”[3] pemilihan  metode Naive  bayes sebagai  pendekatan utama  didasarkan  pada  kemampuannya  dalam menangani  klasifikasi  teks,  terutama  pada  data  yang berasal  dari  media  sosial.  Metode  ini  memanfaatkan probabilitas  kondisional  untuk  mengklasifikasikan sentimen menjadi kategori positif, negatif, atau netral,
memberikan  fondasi  yang  kuat  untuk  menganalisis pandangan  masyarakat  secara  sistematis.  Metode Naive bayes akan diimplementasikan untuk mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  terhadap Cawapres  2024  berdasarkan  analisis  teks  yang  telah diproses.  Penelitian  ini  yang  saya  buat  pengambilan data  menggunakan  google  colab  crawling  di  Twitter dan  pengolahan  data  aplikasi  Rapid  minner  studio yang menghasilkan nilai confusion matrix.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  Penerapan Natural  Language  Processing Dalam  Analisis Sentimen  Cawapres  2024  Menggunakan  algoritma Naive bayes dapat dijabarkan sebagai berikut: Paper 1 Menurut T. A. Sundara, S. Ekaputri, and S.  Sotar,  tahun  2020  Pembahasan  tentang  kebijakan larangan penggunaan cadar dan celana cingkrang bagi Aparatur  Sipil  Negara  (ASN)  telah  menimbulkan beragam tanggapan di kalangan masyarakat, terutama pengguna  Twitter.  Respon  masyarakat  terhadap kebijakan  tersebut  dapat  dianalisis  melalui  metode analisis sentimen, yang merupakan disiplin ilmu yang mempelajari pendapat, sentimen, evaluasi, sikap, dan emosi  individu  yang  diungkapkan  melalui  teks. Pendapat masyarakat, khususnya dalam bentuk tweet, dikumpulkan melalui teknik web crawling menggunakan  antarmuka  Aplikasi  Program  Twitter (API).  Data  yang  terkumpul  kemudian  diproses menggunakan  teknik  pemrosesan  bahasa  alami (Natural  Language  Processing/NLP)  dan  bahasa pemrograman  Python.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  menghasilkan  informasi  mengenai sentimen  masyarakat  terkait  kebijakan  larangan penggunaan cadar dan celana cingkrang bagi Aparatur Sipil  Negara.  Dalam  penelitian  ini,  Algoritma  Naïve Bayes Classifier digunakan untuk mengklasifikasikan tweet  menjadi  positif  dan  negatif.  Hasil  pengujian akurasi  penelitian  ini  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar 86%.[4].
Paper 2  menurut  Akbar  &  Sugiharto,  2023 membahas  mengenai  ChatGPT,  sebuah  produk  yang dikembangkan  oleh  OpenAI,  perusahaan  riset kecerdasan  buatan  yang  berbasis  di  San  Francisco, California,  Amerika  Serikat.  ChatGPT  pertama  kali diperkenalkan  pada  tahun  2021  setelah  mengalami pengembangan sejak tahun 2020. Fokus penelitian ini adalah  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  di Indonesia terhadap ChatGPT. Penelitian ini menggunakan  dua  algoritma  utama,  yaitu  Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes, untuk menganalisis data yang diperoleh  dari  pengguna  Twitter  di  Indonesia. Algoritma  C4.5,  diterapkan  melalui  perangkat  lunak RapidMiner,  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola penggunaan  Twitter  yang  paling  signifikan  dalam interaksi  dengan  ChatGPT.  Sementara  itu,  metode Naïve  Bayes  digunakan  untuk  mengklasifikasikan jenis  interaksi  yang  paling  umum  terjadi  antara pengguna  Twitter  dan  ChatGPT.  Hasil  analisis
menunjukkan  hasil  yang  positif,  dengan  tingkat akurasi sebesar 77.33%, presisi sebesar 100.00%, dan recall  sebesar  30.18%.  Kesimpulan  dari  temuan  ini menandakan  bahwa  respons  atau  sentimen  yang diungkapkan  oleh  pengguna  Twitter,  khususnya  di Indonesia, menunjukkan umpan balik positif terhadap ChatGPT dalam konteks interaksi di platform tersebut. [5].
Paper 3  menurut  Samsir,  Ambiyar,  Unung Verawardina  &  Watrianthos,  2021  membahas mengenai  Analisis  pembelajaran  daring,  Strategi untuk  mengatasi  pandemi  dengan  menerapkan pembatasan  sosial  telah  mengakibatkan  semua institusi pendidikan terpaksa beralih ke pembelajaran daring.  Meskipun  pembelajaran  daring  pada  awalnya dianggap  sebagai  suatu  strategi,  namun  pergeseran mendadak  dari  pembelajaran  tatap  muka  ke pembelajaran daring dalam skala besar  menimbulkan kontroversi  akibat  singkatnya  proses  adaptasi. Perubahan  ini  menimbulkan  berbagai  respons  di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis opini publik terkait pembelajaran daring selama  masa  pandemi  COVID-19  di  Indonesia  pada awal  November  2020.  Metode  penelitian  ini melibatkan penambangan teks berbasis dokumen dari platform Twitter, yang kemudian dianalisis menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Temuan  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pembelajaran daring  pada  periode  tersebut  menciptakan  sentimen positif  sebesar  30%,  sentimen  negatif  sebesar  69%, dan  sentimen  netral  sebesar  1%.  Tingginya  tingkat sentimen  negatif  disebabkan  oleh  ketidakpuasan masyarakat  terhadap  implementasi  pembelajaran daring. Beberapa twit mengungkapkan rasa kekecewaan  dengan  kata-kata  seperti  'stres'  dan 'malas',  yang  secara  signifikan  muncul  dalam percakapan yang dianalisis [6].
Paper 4  menurut  Syarifuddin,  2020  membahas mengenai Aspirasi masyarakat kadang-kadang menghadapi  kendala  dalam  penyampaiannya  secara langsung  kepada  pihak  yang  bertanggung  jawab. Kondisi ini mendorong masyarakat untuk menyuarakan  aspirasi,  kritik,  dan  sejenisnya  melalui media sosial, salah satunya platform yang populer saat ini,  yaitu  Twitter.  Ansambel  aspirasi  atau  tweet  dari pengguna  Twitter  yang  mengungkapkan  pandangan terhadap  dampak  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar (PSBB),  misalnya,  dapat  dijadikan  bahan  analisis sentimen  terhadap  opini  publik.  Sebanyak  170  opini mengenai  efek  PSBB  diperoleh  dan  kemudian diproses  melalui  teknik  penambangan  data,  yang mencakup langkah-langkah seperti penambangan teks, tokenisasi,  transformasi,  klasifikasi,  dan  stemming. Tiga  algoritma  berbeda,  yaitu  Decision  Tree,  K- Nearest  Neighbors  (K-NN),  dan Naïve  Bayes Classifier,  diterapkan  untuk  perbandingan,  dengan tujuan  mencari  akurasi  terbaik.  Aplikasi  RapidMiner Versi 7.1 juga digunakan untuk mempermudah proses pengolahan  data.  Hasil  tertinggi  dari  penelitian  ini ditemukan pada algoritma Decision Tree dengan nilai
akurasi sebesar 83,3%, presisi sebesar 79%, dan recall sebesar 87,17% [7].
Paper 5  Sulistio  dan  teman-teman,  2023 membahas  mengenai  Tanggapan  konsumen  terhadap layanan situs online marketplace umumnya disampaikan  melalui  media  sosial,  termasuk  di Twitter.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan analisis  sentimen  terhadap  opini  pelanggan  terkait situs  online  marketplace  di  Indonesia  di  platform Twitter.  Analisis  sentimen  ini  dapat  berguna  untuk menetapkan  peringkat  situs  online  marketplace, membantu  masyarakat  dalam  memilih  platform belanja  online  di  masa  depan.  Setelah  proses clustering,  terbentuk  dua  kelas  data,  yaitu  kelas  data positif dan negatif, dengan total 1200 data. Data yang sudah  dikelompokkan  ini  digunakan  sebagai  data pelatihan  untuk  mesin  pengklasifikasi.  Dalam penelitian  ini,  algoritma  mesin  pengklasifikasi  yang digunakan  adalah Naïve  Bayes .  Terakhir,  kinerja mesin  pengklasifikasi  diukur  menggunakan  metode 10-fold  cross  validation.  Kesimpulannya,  hasil evaluasi  menunjukkan  rata-rata  akurasi  sebesar 93,33%[8].
Paper 6  menurut  Khaerullah  dan  teman-teman, 2023 membahas mengenai cryptocurrency , Belakangan ini, keberadaan tagar #crypto di platform Twitter telah menciptakan tren topik global yang ramai diperbincangkan. Fenomena ini menghasilkan beragam opini dan pandangan dari pengguna Twitter. Mengingat banyaknya opini yang muncul terkait tagar tersebut,  menentukan  sentimen  positif,  negatif,  atau netral  secara  manual  menjadi  tugas  yang  sulit dilakukan.  Oleh  karena  itu,  penerapan  machine learning menjadi suatu kebutuhan untuk mengotomatisasi  proses  pelabelan  tersebut,  dengan tujuan mengidentifikasi sentimen dalam skala positif, netral,  dan  negatif.  Melalui  penggunaan  Python TextBlob,  analisis  otomatis  dilakukan  terhadap  total 1032  tweet  yang  dihasilkan,  mengungkapkan  bahwa 632 tweet atau 61.24% menyatakan  sentimen positif, sementara  sentimen  netral  terdapat  pada  296  tweet atau 28.68%, dan sentimen negatif terdapat pada 104 tweet  atau  10.07%.  Kesimpulannya  dalam  menguji hasil  pelabelan,  algoritma Naïve  Bayes digunakan dengan  pembagian  data  testing  sebesar  0.2  dan  data training  sebesar  0.8.  Hasil  pengujian  menunjukkan nilai  akurasi  sebesar  71.98%,  presisi  83.04%, recall 60.88%, dan f1_score 65.07%[9].
Paper 7 Irvandi et al., 2023 membahas mengenai Saat  ini,  Kepala  Negara  Indonesia  telah  menjabat selama  dua  periode  berturut-turut,  sesuai  dengan peraturan  yang  melarang  pencalonan  ulang  sebagai kepala negara. Sebagai tanggapan terhadap batasan ini, lembaga  survei  telah  merilis  hasil  survei  tentang tokoh-tokoh yang memiliki elektabilitas sebagai calon kepala negara. Banyak warganet juga telah menyuarakan  pendapat  mereka,  dan  dari  pendapat- pendapat  tersebut  dapat  disimpulkan  mengenai sentimen  masyarakat terhadap tokoh-tokoh potensial. Dalam  penelitian  ini,  metode  Knowledge  Discovery
from  Data  digunakan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes dan  skor  sentimen  untuk  menganalisis  pendapat warganet.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan  referensi  kepada  masyarakat  dalam pemilihan kepala negara pada pemilihan kepala negara mendatang. Hasil dan kesimpulan penelitian menunjukkan  bahwa  warganet  umumnya  memiliki sentimen positif terhadap setiap tokoh yang berpotensi menjadi calon kepala negara. Evaluasi dari algoritma Naïve  Bayes  menunjukkan  akurasi  sebesar  73,68% dan  AUC  0,74  pada  lipatan  ke-7  untuk  dataset pertama, akurasi 71,43% dan AUC 1,0 pada lipatan ke- 5  untuk  dataset  kedua,  akurasi  60%  dan  AUC  0,92 pada  lipatan  ke-1  untuk  dataset  ketiga,  dan  akurasi 62,5% dan AUC 0,65 pada lipatan ke-3 untuk dataset terakhir.[10].
Paper 8 Twitter tetap menjadi salah satu platform media  sosial  yang  populer  di  kalangan  masyarakat. Penelitian ini memfokuskan pada analisis percakapan terkait RUU Cipta Kerja di Twitter, mengingat isu ini menjadi  topik  hangat  di  kalangan  masyarakat Indonesia di platform tersebut. Tujuan dari penelitian ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  kecenderungan komentar  atau  tweet  pengguna  Twitter  terkait  RUU Cipta  Kerja  melalui  analisis  sentimen,  dengan mengklasifikasikan  sentimen  menjadi  label  positif, negatif,  dan  netral.  Algoritma  yang  digunakan  untuk analisis sentimen adalah Naïve Bayes karena dikenal memiliki  tingkat  akurasi yang  tinggi  dalam mengklasifikasikan sentimen. Kesimpulan dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  rasio  training  dan testing  sebesar  75:25  dipilih  karena  memberikan tingkat  akurasi  tertinggi,  yakni  88%,  dibandingkan dengan  rasio  lainnya.  Hasil  prediksi  dari  klasifikasi cenderung  lebih  banyak  berlabel  positif.  Selain melakukan  klasifikasi  sentimen,  penelitian  ini  juga mengevaluasi performa dari model yang dikembangkan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  precision  sebesar 92%, recall 84%, dan f1-score 86%.[3].
Paper 9  membahas  mengenai  Tindakan  body shaming  dapat  menurunkan  tingkat  kepercayaan  diri bahkan  menyebabkan  korban  melakukan  hal  ekstrim seperti  bunuh  diri  akibat  merasa  tertekan.  Body shaming  sering  terjadi  di  media  sosial,  salah  satu media  sosial  yang  banyak  diminati  adalah  Twitter. Untuk  mencegah  tindakan  yang  berbahaya  tersebut, diperlukan sebuah pendeteksi body shaming. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pendeteksian terhadap  kata  yang  mengandung  unsur  penindasan body  shaming  pada  tweet  dan  mengetahui  akurasi model klasifikasi dengan menggunakan metode Naïve Bayes . Model yang dibangun menggunakan algoritma Naïve Bayes . Dari percobaan yang dilakukan diperoleh hasil  akurasi  sebesar  74,70%  dengan  komposisi  data train 70% dan data test 30%[11].
Paper 10  membahas  mengenai  Twitter  tetap menjadi salah satu platform media sosial yang populer di  kalangan  masyarakat.  Penelitian  ini  membahas perbincangan  seputar  RU  Cipta  Kerja  di  Twitter,
mengingat  kasus  ini  menjadi  perbincangan  hangat  di kalangan  masyarakat  Indonesia  di  platform  tersebut.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kecenderungan komentar atau tweet pengguna  Twitter  terkait  RU  Cipta  Kerja  melalui analisis sentimen, dengan mengklasifikasikan sentimen  menjadi  label  positif,  negatif,  dan  netral. Algoritma  yang  digunakan  untuk  analisis  sentimen adalah  Naïve  Bayes  karena  dikenal  memiliki  tingkat akurasi  yang  tinggi  dalam  mengklasifikasikan sentimen. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa rasio training dan testing sebesar 75:25 dipilih karena  memberikan  tingkat  akurasi  tertinggi,  yakni 88%,  dibandingkan  dengan  rasio  lainnya.  Hasil prediksi  dari  klasifikasi  cenderung  lebih  banyak berlabel positif. Selain melakukan klasifikasi sentimen,  penelitian  ini  juga  mengevaluasi  performa dari  model  yang  dikembangkan.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki precision sebesar 92%, recall 84%, dan f1-score 86%. [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, peneliti mencoba menerapkan  beberapa  teknik  Natural  Language Processing  (NLP)  dan  Machine  Learning.  Secara keseluruhan,  pendekatan  metodologi  yang  digunakan dalam penelitian ini mengacu pada proses Data Mining SEMMA.[13].  Gambar  1  menjelaskan  tahapan  yang dilakukan dalam penelitian ini.

## Gambar 1 Semma Data Mining Process
Sumber gambar 1(Alizah et al., 2020) dalam jurnal Sentimen Analisis Terkait Lockdown pada Sosial
Media Twitter [13]

## 3.1. Sample
Pada  fase  Pengumpulan  Data,  dilakukan pengumpulan data terkait tweets "Cawapres 2024" dari platform  media  sosial  Twitter  menggunakan  API Twitter. Data yang berhasil terkumpul disimpan dalam format  CSV  pada  sebuah  file.  Selanjutnya,  data tersebut  dibaca  dan  dipersiapkan  untuk  proses selanjutnya.

## 3.2. Explore
Pada tahap ini, dijelaskan tentang deskripsi data dan visualisasi data. Deskripsi data akan memberikan gambaran  umum  tentang  informasi  yang  terkandung dalam data yang digunakan. Sementara itu, visualisasi data  akan  menampilkan  informasi  secara  visual  dari data tersebut.

## 3.3. Modify
Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa  metode persiapan data diantaranya:
3.3.1. Case Folding Transform  case atau case  folding merupakan proses  pemerataan  huruf  dari  huruf  kapital  menjadi huruf kecil atau sebaliknya. Pada penelitian ini data set diubah menjadi huruf  kecil semua karena tweet yang sudah  diambil  sebagian  besar  menggunakan  huruf kecil.
3.3.2. Pembersihan (URL, Username, Hashtag) Pembersihan  ini  dilakukan  untuk  menghapus URL atau tautan link website, Username, dan Hashtag (#Cawapres2024) yang ada pada tweets yang ada pada data.

## 3.3.3. Tokenize
Tokenisasi  adalah  proses  pemecahan  teks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, yang diartikan oleh  token  dalam  bahasa  pemrograman.  Tokenisasi dilakukan untuk memecah teks menjadi kata-kata yang memiliki  arti  tertentu,  sehingga  kata-kata  tersebut dapat diolah lebih lanjut dalam proses, seperti analisis sentimen atau proses selanjutnya.
3.3.4. Filtering
Dalam  proses  ini  dilakukan  penghapusan  kata yang  memiliki  huruf  terlalu  pendek  atau  yang disingkat dan huruf yang terlalu panjang.
3.3.5. Stemming
Stemming adalah teknik yang digunakan untuk mereduksi  kata-kata  ke  bentuk  dasarnya.  Tujuannya adalah  untuk  membersihkan  kata-kata  dari  variasi pengejaan yang kurang tepat.

## 3.4. Model
Pada  tahap  ini,  data  akan  dipecah  menjadi  dua, yaitu data uji dan data latih dengan rasio 3:7. Setelah itu,  dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  dari  tweets  yang terambil  sehingga  selanjutnya  tweets  tersebut  dapat dilakukan  proses  pemodelan  machine  learning menggunakan  data  latih  untuk  melakukan  prediksi label pada sentimen tweets pada data uji.

## 3.5. Assess
Pada tahap ini akan dilakukan evaluasi terhadap pemodelan yang telah dibuat. Evaluasi yang dimaksud adalah membandingkan hasil yang didapat dari model prediksi terhadap data uji dengan label sentimen pada data  uji  yang  sebelumnya  sudah  diberi  label.  Hasil evaluasi yang dilakukan dihitung berdasarkan besaran dari precision, recall, f1-score dan akurasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  bab  ini,  akan  diuraikan  hasil  dari penelitian  yang  dilakukan.  Dalam  eksperimen  ini, peneliti  menggunakan  Python  untuk  pencarian  data dan RapidMiner Studio untuk pengolahan data dalam menerapkan  konsep  yang  diusulkan.  Hasil  penelitian ini akan disajikan dalam beberapa tahap sesuai dengan metodologi yang digunakan.
4.1. Hasil pada tahap Sample
Dalam  pengambilan  dataset  pada  penelitian  ini menggunakan  teknik Crawling data,  penelitian  ini menggunakan  tools  google  colab  dengan  bahasa pemograman python yang disimpan dalam bentuk file csv.  Peneliti  menggunakan  API  Twitter  dengan menggunakan modul tweepy pada bahasa pemograman Python.

## 4.2. Hasil pada tahap Explore
Hasil Crawling terdiri  3  kolom  yang  berisi  id merupakan  nomor  id  twitter,  created_at  merupakan waktu  tweet  diunggah  oleh  pengguna,  from_user_id merupakan id pengguna twitter, dan text merupakan isi tweet.  Hasil  crawling  ada  1495  cuitan  masyarakat. Agar  mempermudah  dalam  menganalisis  data,  maka hanya atribut Twetts saja yang ditampilkan.
Tabel 1 Contoh Data set Hasil Crawling Twitter
No Twetts 1 "@mirashahabudin @Chaves1305 Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka menunjukkan ketulusan mereka dengan ikut maju dalam pemilihan capres dan cawapres tahun 2024
2 "@sandiuno Setelah jadi cawagub dan sukses jadi Wagub Indonesia meloncat jadi cawapres di pilpres 2019... harapan saya Mas Menteri ikut berlayar jadi capres di pilpres 2024
3 "PRABOWO SUDAH PASTI MASUK RONDE 2 PADA PILPRES 2024 ???
Selengkapnya hanya ada di youtube Skala
Survei Indonesia https://t.co/3MaMCHhy3X #Pilpres #Cawapres #KPU #Parpol
#PrabowoSubianto #GanjarPranowo
#aniesbaswedan #SSI
4 "@jokowi Selamat Pak Prestasi mu tetap kami apresiasi namun kesalahan fatal terhadap putusan MK yg terindikasi ini dan itu dan tdk ada larangan dari bapak terhadap Putra sulung bapak menjadi cawapres jg akan kami hitung dan pertimbangkan tgl 14 Feb 2024
5 "Bobby Nasution menyatakan akan mendukung Capres Prabowo Subianto dan Cawapres Gibran Rakabuming pada Pilpres 2024
6 "Relawan optimistis Ganjar-Mahfud menang Pilpres 2024 7 "Jadi sekarang ini yg menguasai pemerintahan adalah PKI
8 "@Fahrihamzah Ratusan trilyun itu ngucur Khan krn ugal2an bapak si bocil ngutang dan kebijakannya itu cacat hukum.  Sama halnya dgn cawapres jagoanmu yg cacat hukum.
Ketika penantang jd pecundang kyk km.....
9 "ini mah cawapres terganteng 2024
@gibran_tweet pak @mohmahfudmd cak @cakimiNOW lewat 10 "Kesombongan partai yg merasa bisa sendirian ajukan capres/cawapres

## 4.3. Hasil pada Modify
Pada  tahap  modify,  Data  set  mengalami modifikasi  melalui  proses  text  preprocessing.  Tujuan dari  langkah  ini  adalah  untuk  meningkatkan
kemampuan sistem komputer dalam mengenali format data  set.  Selain  itu,  tahap  ini  dapat  mengubah  data yang  tidak  terstruktur  menjadi  data  yang  terstruktur dengan  lebih  teratur.  Dalam  text  preprocessing terdapat  beberapa  proses  persiapan  data  yaitu Case folding , Pembersihan  ( URL,  Username,  Hashtag), Tokenize , Filtering dan Stemming .
Gambar 2 hasil tahap modify
Setelah melakukan serangkaian Text
preprocessing  gambar  diatas  adalah  hasil  nya  yang awal  data  1945  menjadi  853  data  dan  siap  ke  tahap model.

## 4.4. Hasil pada Proses Model
Pada  tahap  ini,  data  akan  dibagi  menjadi  dua bagian, yaitu data latih dan data uji dengan rasio 70% untuk  data  latih  dan  30%  untuk  data  uji.  Setelah  itu, dilakukan  proses  ekstraksi  fitur  dari  tweets  yang terambil  sehingga  tweets  tersebut  dapat  diproses menggunakan  teknik  machine  learning  dengan menggunakan  data  latih  untuk  memprediksi  label sentimen  pada  data  uji.  Tahap  pemodelan  dalam penelitian ini mencakup pelabelan secara manual dan pemodelan  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode Naïve Bayes.

## 4.5. Hasil pada Proses Assess
Tahap  assess  digunakan  untuk  mengevaluasi metode Naive bayes . Evaluasi  metode ini  melibatkan nilai confusion matrix yang mencakup akurasi, presisi, dan recall yang diambil dari data tes.

## Gambar 3 Confusion Matrix
Algoritma Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar  77,37%,  yang  berarti  sekitar  77,37%  dari model Naïve  Bayes mampu  mengklasifikasikan  data secara  benar.  Jumlah  sentimen  positif  sebanyak  515, sentimen  negatif  sebanyak  216,  dan  sentimen  netral sebanyak 122. Presisi, yang merupakan perbandingan antara hasil prediksi dan data yang diminta, mencapai 73,98% untuk prediksi positif, 72,69% untuk prediksi negatif,  dan  100,00% untuk  prediksi  netral.  Nilai recall mencerminkan  keberhasilan  model  dalam menemukan kembali informasi, dengan hasil 100,00%
untuk  data  positif,  94,01%  untuk  data  negatif,  dan 40,00% untuk data netral .
Gambar 4 akurasi, presisi, recall
Lalu untuk menghitung Accuracy, precision dan recall berikut cara dan rumusnya Diketahui : Accuracy = (TP+TN+TNR) /
(TP+PP+TN+PN+TNR+PNR) Accuracy =
(381+157+122)/(381+0+0+ 10+157+0+124+59+122)
= 0.7737
= 0.7737*100 % = 77,37% Bisa  dilihat  bahwa  perhitungan Accuracy Naive bayes mendapatkan  hasil  dengan  tingkat Accuracy sebesar 77,37%.
Setelah  perhitungan  nilai Akurasi ,  langkah berikutnya  adalah  menghitung  nilai recall.  Recall
merupakan  perbandingan  antara  jumlah  item  relevan yang  dipilih  dengan  total  jumlah  item  relevan  yang ada. Recall dapat  dihitung  menggunakan  rumus berikut : Recall = TP / (TP+PN+PNR)
Recall = 381 / 381+10+124
Recall = 0.7398 Recall = 0.7398 *100% = 73,98% Bisa  dilihat  bahwa  perhitungan Recall pada Naive bayes mendapatkan 73,98%. Setelah  perhitungan  nilai Recall ,  langkah berikutnya  adalah  menghitung  nilai precision . Precision merupakan perbandingan antara jumlah item relavan yang dipilih dengan jumlah item yang terpilih. Precision dapat  diartikan  sebagai  kecocokan  antara permintaan  informasi  dengan  jawaban. Precision dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut : Precision = TP / (TP + TP + TNR) Precision = 381 / (381+0+0) Class Precision Positif = 1*100% = 100 % Dapat dilihat bahwa perhitungan Precision pada Precision Class Positif sebesar 100 % dengan metode naive bayes .
Tabel 2 Tabel Hasil Prediksi Sentimen Rapid miner Rows No Sentimen Prediksi (sentimen) Confiden (Positif Confiden (Negatif) Confiden (netral) Text 1 positif positif 1 0 0 Tentukan pilihan anda 2 negatif negatif 0 1 0 Strategi projokowi 3 negatif negatif 0 1 0 Saya kira quote darijokowi sudah pak ngga usah ngamuk ngamuk menggantikan prabowo itu semua bias terjadi 4 positif positif 1 0 0 Jawabannya sederhana 5 positif positif 1 0 0 Indonesia bangkit
Tabel  diatas  adalah  hasil  prediksi  sentimen  dari Rapid  miner  dengan  secara  otomatis  menghasilkan sentimen yang menurut rapid miner tepat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  metode Naïve  Bayes dengan  jumlah 515 sentimen positif,  216 sentimen  negative  dan  122 sentimen netral. Nilai akurasi 77.37%, presisi prediksi positif 100,00%, presisi prediksi negatif  94,01% dan presisi  prediksi  netral  40,00%, recall data  positif 73,98%, recall data  negatif  72,69%  dan recall data netral  100,00%.  Dengan  merujuk  pada  nilai  akurasi, presisi,  dan recall metode  Naive bayes mempunyai nilai  akurasi  yang tinggi.  Berdasarkan  hasil  sentimen dari Naive bayes , sentiment positif berjumlah 515 dan sentimen  negatif  berjumlah  216  dan  sentiment  netral berjumlah  122.  Dengan  demikian,  terdapat  lebih banyak sentimen positif daripada sentimen negatif dan netral,  yang  menunjukkan  bahwa  pengguna  Twitter cenderung memberikan pendapat positif terkait Pemilu pada  Cawapres  2024.  Untuk  penelitian  selanjutnya,
disarankan  untuk  memperluas  cakupan  dengan menggunakan  platform  media  sosial  lain  seperti Facebook, Instagram, dan YouTube, termasuk konten video.  Selain  itu,  dalam  pengolahan  data,  dapat dipertimbangkan penggunaan aplikasi lain dan bahasa pemrograman  seperti  Python  atau  R.  Selain  itu, penelitian mendatang dapat mengeksplorasi penambahan algoritma dan metode lain seperti KDD, SVM,  dan  sebagainya.  Selain  Bahasa  Indonesia, penelitian  selanjutnya  juga  dapat  memanfaatkan bahasa lain untuk analisis sentimen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  . Diyank Shabira, Mufid Nilmada, “IMPLEMENTASI  METODE  NAÏVE  BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN BODY SHAMING DI MEDIA SOSIAL TWITTER”.
[2]  Y.  Romadhoni  and  K.  F.  H.  Holle,  “Analisis Sentimen  Terhadap  PERMENDIKBUD  No.30 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan LSTM,” J. Inform. J. Pengemb.
IT ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  118–124,  2022,  doi: 10.30591/jpit.v7i2.3191.
[3]  M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 22, pp. 190–197, 2022.
[4]  T. A. Sundara, S. Ekaputri, and S. Sotar, “Naïve Bayes  Classifier  untuk  Analisis  Sentimen  Isu Radikalisme,” Pros. SISFOTEK , vol. 4, no. 1, pp. 93–98, 2020, [Online]. Available: https://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/a rticle/view/159
[5]  Y.  Akbar  and  T.  Sugiharto,  “Analisis  Sentimen Pengguna  Twitter  di  Indonesia  Terhadap ChatGPT  Menggunakan  Algoritma  C4.5  dan Naïve Bayes,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp.  115–122,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v4i3.1368
[6]  F. E. Samsir, Ambiyar, Unung Verawardina and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen
Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol.
5, no. 1, p. 149, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[7]  M. Syarifuddin, “Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap  Efek  Psbb  Pada  Twitter  Dengan Algoritma  Decision  Tree,Knn,  Dan  Naïve Bayes,” INTI  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  1,  pp. 87–94, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1433.
[8]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan,
“Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” J. Teknol.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[9]  R. R. Khaerullah, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Pengelompokan  Dataset  Komputer Menggunakan  Algoritma  X-Means,” J.  Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 125–132, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[10]  I. Irvandi, B. Irawan, and O. Nurdiawan, “Naive Bayes and Wordcloud for Sentiment Analysis of Halal  Tourism  in  Lombok  Island  Indonesia,” Innov. Res. Informatics , vol. 5, no. 1, pp. 30–35, 2023, doi: 10.37058/innovatics.v5i1.6675.
[11]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra Kencana,” J. Data Sci. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.
[12]  T.  Prasetyo,  H.  Zakaria,  and  P.  Wiliantoro, “Analisis  Layanan  Pelanggan  PT  PLN Berdasarkan  Media  Sosial  Twitter  Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” OKTAL  J. Ilmu Komput. dan Sains , vol. 1, no. 6, pp.  573–582,  2022,  [Online].  Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/oktal
[13]  M. D. Alizah, A. Nugroho, U. Radiyah, and W. Gata,  “Sentimen  Analisis  Terkait  Lockdown pada  Sosial  Media  Twitter,” Indones.  J.  Softw. Eng. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  223–229,  2020,  doi:
10.31294/ijse.v6i2.8991.