Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)

## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA TERHADAP SEA GAMES 2023 DI TWITTER DENGAN METODE NAÏVE BAYES
Dewi Sekar Arum 1 , Sufajar Butsianto 2 , Retno Astuti 3
Program Studi Teknik Informatika 123
Fakultas Teknik 123
Univeristas Pelita Bangsa 123
dewisekarar28@gamail.com 1 , sufajar.s@pelitabangsa.ac.id, retnofitriastuti13@pelitabangsa.ac.id 3
Received: June 3 , 2023 . Revised: July 10, 2023 . Accepted: July 15, 2023 .  . Issue Period: Vol.7 No.3 (2023), Pp. 728-738
Abstrak: Southeast  Asian  Games  (SEA  games)  merupakan  acara  olahraga  yang diselenggarakan  di  wilayah  Asia  Tengara.  SEA  Games  hanya    dilaksanakan  setiap dua tahun sekali  yang  melibatkan sebelas negara anggota Association of South East Asian Nation (ASEAN).  Isu SEA Games di twitter banyak terjadi dikarenakan acara SEA Games 2023 banyak mengalami insiden, salah satunya bendera Indonesia yang terbalik.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat Indonesia terhadap SEA Games 2023 menggunakan metode Naïve Bayes. Data yang digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  data  pengguna  media  sosial  twitter  yang sering  menggunakan hastag “SEA  Games  2023”  yang  telah  melalui  text preprocessing.  Hasil  dari  penelitian  menunjukan  bahwa  sebagian  besar  tanggapan masyarakat memiliki sentimen positif (33,4%), sentimen netral (59,1%) dan sentimen negatif  (7,5%).  Algoritma  Naïve  bayes  memberikan  tingkat  akurasi  tinggi,  dengan rasio  perbandingan  40:60  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  (92,70%).  Kata-kata yang sering muncul dalam tanggapan positif adalah "juara", "raih", "timnas", "emas", dan "medali", sedangkan dalam tanggapan negatif adalah "balik", "insiden", "kalah", dan  "gagal".  Penelitian  ini  memberikan  solusi  dalam  memahami  dan  merespon tanggapan masyarakat terhadap SEA Games 2023 dengan analisis sentimen berbasis data mining di media sosial.
Kata kunci: Klasifikasi; Analisis Sentimen; Sea Games 2023; Naïve Bayes; Twitter
Abstract: The  Southeast  Asian  Games  (Sea  Games)  is  a  sports  event  held  in  the Southeast Asian region. Sea Games takes place every two years and involves eleven member  countries  of  the  Association  of  Southeast  Asian  Nations  (ASEAN).  The  Sea Games  2023  has  been  a  topic  of  discussion  on  Twitter  due  to  various  incidents, including  the  incident  where  the  Indonesian  flag  was  displayed  incorrectly.  The objective  of  this  research  is  to  analyze  the  sentiment  of  Indonesian  society  towards Sea  Games  2023  using  the  naive  Bayes  method.  The  data  used  in  this  study  is obtained from Twitter users who frequently use the hashtag "SEA Games 2023" and has undergone text preprocessing. The results of the research show that the majority of  public  responses  have  positive  sentiment  (33.4%),  followed  by  neutral  sentiment (59.1%) and negative sentiment (7.5%). The naive Bayes algorithm achieves a high level of accuracy, with the 40:60 data ratio showing the highest accuracy (92.70%).
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
The  frequently  mentioned  words  in  positive  responses  are  "champion,"  "achieve," "national  team,"  "gold,"  and  "medal,"  while  in  negative  responses,  they  are "reversal,"  "incident,"  "loss,"  and  "failure."  This  research  provides  a  solution  to understand  and  respond  to  public  sentiment  towards  Sea  Games  2023  through sentiment analysis based on data mining in social media.
Keywords: Classification;  Sentiment  Analysis;  Sea  Games  2023;  Naïve  Bayes; Twitter

## I. PENDAHULUAN
Dalam  era  digital  dan  kemajuan  teknologi,  media  sosoial  telah  menjadi  platform  utama  bagi  pengguna untuk berbagi pendapat, opini, dan sentimen mereka terkait berbagai topik, termasuk acara olahraga seperti SEA Games.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  memahami  pandangan  dan  opini  publik  melalui  analisis  data  yang diperoleh dari media sosial.
Southeast  Asian  Games  (SEA  Games)  merupakan  salah  satu  acara  olahraga  terbesar  di  kawasan  Asia Tenggara yang diadakan setiap empat tahun sekali. Selama penyelenggaraan SEA Games, media sosial terutama twitter  menjadi  platform  yang  sering  digunakan  oleh  pengguna  untuk  berbagi  opini  dan  ekspresi  terkait  acara tersebut. Dalam konteks SEA Games 2023, penting untuk memahami sentimen masyarakat terkait event tersebut dimedia  sosial.  Analisis  sentimen  masyarakat  dapat  memberikan  wawasan  tentang  apakah  perasaan  mereka cenderung  positif  atau  negatif  terhadap  SEA  Games  2023.  Informasi  ini  dapat  berguna  bagi  penyelenggara event,  pemerintah,  dan  pihak  terkait  lainnya  dalam  memahami  persepsi  masyarakat  dan  mengambil  langkah- langkah yang tepat untuk mempromosikan dan menjalakan acara dengan sukses.
Banyaknya  pengguna  twitter  yang  menyampaikan  opini-opini  tersebut  maka  dapat  dimanfaatkan  untuk mencari  informasi.  Dalam  pemanfaatannya  membutuhkan  analisis  yang  tepat  sehingga  informasi  yang dihasilkan dapat membantu banyak pihak untuk mendukung suatu keputusan atau pilihan. Salah satu cara yang dapat  digunakan  untuk  menganalisis  opini-opini  tweet  adalah  dengan  analisis  sentimen.  Metode  Naïve  Bayes adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  sering  digunakan  dalam  analisis  sentimen.  Metode  ini  dapat memanfaatkan fitur-fitur dari data, seperti kata kunci untuk mengklasifikasikan sentimen. Namun, pengguanaan metode Naïve Bayes untuk  menganalisis sentimen  masyarakat Indonesia terhadap SEA  Games 2023 di twitter masih relatif terbatas.
Dalam  penelitian  [1]  yang  berjudul  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  dan Particle  Swarm  Optimization”.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  Particle  Swarm Optimization  sebagai  klasifikasinya,  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  hasil  klasifikasi  sentimen  masyarakat mengenai perpanjangan kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) darurat pada sosial media twitter. Hasil klasifikasi yang didapat yaitu 53,31% pengguna twitter setuju dan 46,69% pengguna twitter tidak setuju.
Dalam  penelitian  [2]  yang  berjudul  “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  Dan  Support  Vetor  Mechine Pada  Analisis  Sentimen  Twitter”.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  sentimen  terhadap  tweet    yang berhubungan  dengan  Unuversitasr  Muhammadiyah  Malang  (UMM)  untuk  mengetahui  opini  masyarakat mengenai  kampus.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  (SVM) dengan  pembobotan  menggunakan  TF-IDF.  Hasil  dalam  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  Naïve  Bayes mendapatkan hasil yang lebih baik dari SVM dengan akurasi sebesar 73,65%.
Analisis sentimen atau opinion mining merupakan cabang ilmu dari data mining yang biasanya digunakan untuk  menganalisis  data  tekstual  berupa  sebuah  opini  yang  mengandung  polaritas  sehingga  nantinya menghasilkan sebuah informasi yang memiliki nilai positif, negatif atau netral. [9]
Klasifikasi  adalah  teknik  pengolahan  data  yang  membagi  objek  menjadi  beberapa  kelas  sesuai  dengan jumlah  kelas  yang  diinginkan.  Klasifikasi  merupakan  suatu  teknik  menentukan  sautu  pola  yang  mampu memisahkan  kelas  data  yang  satu  dengan  yang  lainnya  untuk  menentukan  objek  yang  masuk  dengan  kategori tertentu  dengan  melihat  kelakuan  dan  atribut  dari  kelompok  yang  telah  didefinisikan.  Teknik  ini  mampu mengklasifikasikan data beru dengan menggunakan hasilnya untuk memberikan sejumlah aturan. [11]
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Twitter merupakan salah satu media sosial yang populer di Indonesia maupun diberbagai negara lainnya. Berdasarkan  laporan Wearesocial  Hootsuite pengguna  media  sosial twitter di  Indonesia  mencapai  52%  dari jumlah pengguna internet atau mencapai 78 juta pengguna. [10]
Southeast  Asian  Games (SEA  Games)  merupakan  salah  satu event olahraga  yang  diselenggarakan  di wilayah  Asia  Tenggara  saja.  Acara  ini  dilaksanakan  setiap  dua  tahun  sekali  dan  melibatkan  sebelas  negara anggota  Association  of  South  East  Asian  Nation  (ASEAN).  SEA  Games  meiliki  banyak  tujuan  yaitu  untuk mengeratkan  kerjasama  antar  negara  anggota  ASEAN,  menyatukan  pemahaman  dan  mempererat  hubungan antar negara anggota ASEAN di kawasan semenanjung Asia Tenggara. [14]

## II. METODE DAN MATERI
2.1. Tahapan Penelitian Berikut  merupakan  flowchart  yang  menunjukan  tahapan  penelitian  mulai  dari  pengumpulan  hingga diperolehnya kesimpulan.
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
2.2. Pengumpulan Data
Pengambilan  data  dari  twitter  dilakukan  dengan  metode  scrapping  data  menggunakan  library  snscrape. Twint  merupakan  sebuah  library  untuk  menscrapping  data  dari  tweets  di  twitter.  Snscrape  menjadi  salah  satu library yang sering digunakan scraping data dari twitter karna dapat digunakan tanpa menggunakan API twitter. Pengambilan  data  dilakukan  dari  tanggal  5  juni  2023  sampai  13  juni  2023  dengan  kata  kunci  “SEA  Games”. Penelitian  ini  menggunakan  metode  dengan  teknik  web  scrapping  sedangkan  software  yang  digunakan  untuk crawling  data  adalah  Jupyter  Notebook.  Melakukan  crawling  data  pada  twitter  dengan  library  snscrape membutuhkan  penginstallan  github  tujuannya  untuk  mengakses  kedalam  twetternya  melalui  perantara https://github.com/JustAnotherArchivist/snscrape.git.  Setelah  itu  crawli-ng  data  dapat  di  lakukan  dengan  kode snscraper.
Gambar 2. kode snscraper
2.3. Preprocessing
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Data yang diperoleh dari crawling merupakan data mentah yaitu data yang masih terdapat unsur simbol, URL dan sebagainya yang tidak mempunyai arti pada kalimat tersebut. Hasil dari proses cleaning dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Proses Cleaning Data Sebelum Cleaning Sesudah Cleaning
Erick Thohir lalu memaparkan kalender Timnas Indonesia berbagai level usia yang dianggapnya berat.  Mulai  dari  Piala  AFF  U-23  2023, Kualifikasi  Piala  Asia  U-23  2024,  SEA  Games 2022,  hingga  Kualifikasi  Piala  Dunia  2026 Zona Asia.
Baca selengkapnya di : https://t.co/8w2Dxeeht2 https://t.co/ywssDDbp9G
Erick Thohir lalu memaparkan kalender Timnas Indonesia berbagai level usia yang dianggapnya berat Mulai dari Piala AFF U  Kualifikasi Piala Asia  U    SEA  Games    hingga  Kualifikasi  Piala
Dunia  Zona Asia
Baca selengkapnya di
2.4. Tokenizing
Tokenizing adalah proses pemecahan teks  menjadi unit-unit yang lebih kecil yang disebut token.  Token dapat berupa kata-kata, frasa, tanda baca, atau elemen lainnya, tergantung pada jenis tokenizing yang digunakan. Berikut merupakan tabel dari contoh proses tokenizing.
Tabel 2 Proses Tokenizing
Sebelum Proses Tokenizing Sesudah Proses Tokenizing
garuda mendunia  ketua umum pssi erick thohir menyatakan  medali  emas  sea  games    kamboja menjadi  momen  penting  bagi  sepakbola indonesia  memulai  tradisitradisi  baru  menuju kejayaan blueprintpssi ['garuda',  'mendunia',  'ketua',  'umum',  'pssi', 'erick',  'thohir',  'menyatakan',  'medali',  'emas', 'sea',  'games',  'kamboja',  'menjadi',  'momen', 'penting', 'bagi', 'sepakbola', 'indonesia', 'memulai', 'tradisitradisi', 'baru', 'menuju',
'kejayaan', 'blueprintpssi']

## 2.5. Stopword Removing
Stopword  Removing  yaitu  penghapusan  kata-kata  yang  dianggap  umum  dan  tidak  memberikan  banyak informasi dalam analisis teks. Proses stopword removing menggunkan fungsi stopword (menghapus kata tidak penting).  Pusta  seperti  NLTK  (Natural  Language  Toolkit)  menyediakan  koleksi  stopword  dalam  berbagai bahasa  yang  dapat  digunakan  untuk  menghapus  teks  seperti  kata  “dan”,  “ke”,  “dari”,  “yang”,  “di”,  dan  lain sebagainya.  Kata-kata  tersebut  dapat  ditemukan  di  hampir  setiap  kalimat.  Stopword  dapat  mengurangi  ukuran indeks dan noise saat pemrosesan. Berikut merupakan tabel dari contoh Stopword Removing.
Tabel 3 Stopword Removing Sebelum Stopword Removing
Sesudah Stopword Removing
['garuda',  'mendunia',  'ketua',  'umum',  'pssi', 'erick',  'thohir',  'menyatakan',  'medali',  'emas', 'sea',  'games',  'kamboja',  'menjadi',  'momen', 'penting', 'bagi', 'sepakbola', 'indonesia', 'memulai', 'tradisitradisi', 'baru', 'menuju', 'kejayaan', 'blueprintpssi']
garuda mendunia ketua pssi erick thohir medali emas  sea  games  kamboja  momen  sepakbola indonesia tradisitradisi kejayaan blueprintpssi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)

## 2.6. Stemming
Stemming adalah proses mengubah kata-kata ke dalam bentuk dasar atau akar kata. Tujuan dilakukannya proses stemming  untuk  mengurangi  kata-kata  yang tidak  memiliki akar  yang  sama  menjadi bentuk  yang lebih sederhana dan juga kata yang terbentuk memiliki representasi yang sama dengan kata yang tidak mengandung imbuhan. Berikut merupakan tabel untuk proses stemming.
Tabel 4. proses stemming
Sebelum Stemming Sesudah Stemming garuda mendunia ketua pssi erick thohir medali emas  sea  games  kamboja  momen  sepakbola indonesia tradisitradisi kejayaan blueprintpssi ketua  pssi  erick  thohir  medali  emas  sea  games kamboja momen sepakbola indonesia
tradisitradisi jaya garuda dunia blueprintpssi

## 2.7. Pembagian Data
Data set dalam penelitian ini  merupakan data tanggapan  mengenai SEA Games 2023 yang diambil dari platform sosial media twitter dari tanggal 1 Januari 2023 sampai dengan tanggal  13 Juni 2023. Data tanggapan yang  diperoleh  sebanyak  3532  tanggapan.  Penentuan  data  training  dengan  perbandingan  rasio  untuk  masing- masing data positif dan negatif sebanyak 1102 data tanggapan positif dan 247 data tanggapan nengatif. Sehingga total  data  tanggapan  yang  digunakan  sebanyak  1349  tanggapan.  Sedangkan  untuk  data  netral  tidak  digunakan karena  tidak  memberi  informasi  yang  penting.  Pada  penelitian  ini  seluruh  data  dibagi  kedalam  5  kombinasi perbandingan rasio data training dan data testing seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel 5 Rasio Data Training dan Data Testing No Jumlah Data Rasio Training : Testing (%) Data Training Data Testing 1 1349 20:80 1079 270 2 40:60 809 540 3 60:40 539 810 4 80:20 269 1080 5 90:10 134 1215

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 3.1. Hasil Pengujian
Hasil  analisis  data  tanggapan  digunkaan  untuk  mengetahui  gambaran  umum  mengenai  data  tanggapan tentang SEA GAMES setelah melalu text preprocessing dan pelabelan secara otomatis oleh kamus lexicon. Data tanggapan yang diperoleh pada 05 Juni 2023 sampai 13 Juni 2023 ini dikategorikan kedalam tiga kelas kategori yaitu  tanggapan  positif,  tanggapan  negatif,  dan  tanggapan  netral.  Secraa  keseluruhan,  gambaran  mengenai tanggapan yang diperolelh berdasarkan masing-masing kategori ditunjukan oleh grafik berikut.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Gambar 3 Grafik Persentase Jumlah Tanggapan Berdasarkan  gambar  grafik 4.1 diatas,  diketahui  bahwa  dari  total  tanggapan  yang  diperoleh  dari  twitter yaitu 1349 tanggapan, sebanyak 1102 (33,4%) merupakan tanggapan positif yaitu tanggapan yang mendukung atau  menyukai  seagames  sedangkan  247  (7,5%)  merupakan  tanggapan  negatif  yaitu  tanggapan  yang  kurang menyukai  suatu  hal  yang  berhubungan  dengan  seagames  dan  untuk  tanggapan  netral  sebanyak  2184  (59,1%) tanggapan.  Dilihat  dari  jumlah  persentase  data  tanggapan  mengenai  seagames,  tanggapan  positif  lebih  besar dibandingkan dengan tanggapan negatif dengan selisih 855 (25,9%) tanggapan.
Penentuan banyaknya data latih dan data uji diitentukan dengan perbandingan rasio yang ditunjukan pada tabel dibawah ini.
Tabel 6 Pembagian Data Latih dan Data Uji Jumlah Data Rasio Perbandingan (%) Klasifikasi Data Training Data Testing 1349 20 : 80 Positif 540 135 Negatif 539 135 Total 1079 270 40 : 60 Positif 405 270 Negatif 404 270 Total 809 540 60 : 40 Positif 270 220 Negatif 269 220 Total 539 440 80 : 20 Positif 135 540 Negatif 134 540 Total 269 1080 90 : 10 Positif 67 608 Negatif 67 607 Total 134 1215
Tabel  diatas  menunjukan  pembagian  data training dan  data testing yang  terbagi  dalam  5  perbandingan rasio data dengan rasio perbandingan sebesar 20% dtaa training : 80% data testing, 40% data trening : 60% data testing, 60% data trening : 40% data testing, 80% data trening : 20% data testing, dan 90% data trening : 10% data testing. Kemudian dilakukan cross validation sebanyak 10 kali.
Hasil  dari  average  accuracy,  macro  average  precision,  dan    macro  average  racall  ditunjukan  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 7 Average Accuracy, Precision dan Recall NIlai Naïve Bayes Average Accueacy 0,9108622 Macro Average Precision 0,9103253 Macro Average Recall 0,9893329
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Berdasaarkan  tabel  diatas,  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  5  perbandingan  rasio  yang  berbeda- beda,  algoritma Nanive  Bayes memiliki  nilai average  accuracy sebesar  0,9108622  (91,08%),  nilai macro average precision sebesar 0,9103253 (91,03%), dan nilai macro average recall sebesar 0,9893329 (98,93%). Untuk  menguji  performance  machine  learning  dalam  melakukan  klasifikasi,  maka  dilakukan  cross validation menggunkan 10 fold cross validation sehingga diperoleh hasil rata-rata accuracy sebesar 0,9108622, untuk lebih detailnya ditunjukan oleh tabel dan grafik dibawah ini.
Tabel 8. Accuracy Menggunkan 10 fold Cross Validation
Rasio Perbandingan (%) Accuracy Naïve Bayes 20 : 80 0,9243305 40 : 60 0,9270705 60 : 40 0,9183673 80 : 20 0,9033457 90 : 10 0,8805970 Rata-rata 0,9108622
Berdasarkan tabel diatas dapat disajikan Dalam bentuk grafik berikut ini.
Gambar 4 Grafik Accuracy Menggunakan 10 Fold Cross Validation
Berdasarkan gambar diatas, diketahui bahwa tingkat akurasi algoritma naïve bayes berkisar antara 88,00 % - 92,70% atau rata-rata tingkat akurasi sebesar 91,08%. Algoritma Naïve Bayes mengalami peningkatan nilai akurasi  tertinggi  ketika  menggunkan  rasio  perbandingan  40:60,  kemudian  mengalami  penurunan  akurasi terendah pada rasio 90:10.

## 3.2. Pembahasan
Pengujian  kinerja  machine  learning  difokuskan  pada  perbandingan  rasio  yang  memiliki  kinerja  terbaik didasarkan pada tingkat akurasi yang tinggi. Perbandingan akurasi berdasarkan jumlah data uji pada algoritma naïve  bayes  pada  masing-masing  rasio  berdasarkan  hasil  evaluasi  menggunakan.  visualisasi  hasil  ekstraksi informasi yang didapatkan dari ulasan pengguna twitter tentang seagames dengan klasifikasi ulasan positif.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Gambar 5 Frekuensi Kata Kelas Positif
pada  hasil  klasifikasi  tanggapan  positif  mengenai  seagames,  dari  jumlah  ulasan  positif  sebanya  1102 ulasan,  diperoleh  10  kata  yang  paling  banyak  muncul  diantaranya  adalah  kata  “juara”  dengan  frekuensi senyanyak 643 kali, “raih” sebanyak 294 kali, “timnas” sebanyak 291 kali, “emas” sebanyak 284 kali, “medali” sebanyak  272  kali,  “menang”  sebanyak  182  kali,  “main”  sebanyak  139  kali,  “sudah”  sebanyak  137  kali, “prestasi” sebanyak 134 kali, “dunia” sebanyak 121 kali. Kata-kata yang muncul pada gambar diatas merupakan 10  kata  yang  dimiliki  sentimen  positif  dan  merupakan  topik  pembicaraan  yang  paling  banyak  diulas  oleh pengguna twitter mengenai seagames.
Kumpulan  kata-kata  yang  sering  muncul  tersebut  dapat  ditampilkan  dalam  bentuk  wordcloud  seperti terlihat pada gambar berikut.

## Gambar 6 Word Cloud Ulasan Positif
Visualisasi  word  cloud  pada  gambar  diatas  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang  topik  dan kata-kata positif yang sering digunakan pengguna twitter dalam memberikan ulasan. Semakin besar ukuran kata pada word cloud menggambarkan semakin tinggi pula frekuensi kata tersebut, artinya semakin sering pengguna menggunakan kata tersebut sebagai topik pepmbicaraan atau penilaian positif dalam ulasan. Wowrd cloud pada beberapa topik atau kata yang sering dibahas pengguna twitter mengenai seagames diantaranya adalah “juara”, “raih”, “timnas”, “emas”, “medali”, “menang”, “main”, “sudah”, “prestasi”, “dunia”.
Ekstraksi informasi pada ulasan negatif dilakukan secara berulang-ulang hingga mendapatkan informasi tentang  ulasan  negatif  yang  paling  sering  diulas  atau  dibicarakan.  Dari  total  ulasan  negatif  247  ulasan,  hasil ekstraksi informasi berupa ulasan negatif diidentifikasi berdasarkan frekuensi kata dalam ulasan. Berikut adalah visualisasi  hasil  ekstraksi  informasi  yang  didapatkan  dari  ulasan  pengguna  twitter  dengan  klasifikasi  negatif mengenai seagames.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Gambar 7 Frekuensi Kata Kelas Negatif
pada  hasil  klasifikasi  ulasan  negatif  pengguna  twitter  terhadap  seagames  diperoleh  beberapa  kata  yang paling  banyak  muncul  dengan  topik  yang  dianggap  relevan  sebagai  sentimen  negatif  diantaranya  adalah  kata “balik”  dengan  frekuensi  sebanyak  132  kali,  “insiden”  sebanyak  119  kali,  “kalah”  sebanyak  65  kali,  “minta” sebanyak 42 kali, “gagal” sebanyak 29 kali, “menpora” sebanyak 24 kali, “opening” sebanyak 23 kali, “sampai” sebanyak  22  kali,  “sama”  sebanyak  21  kali,  “parah”  sebanyak  21  kali.  Kata-kata  yang  muncul  pada  gambar tersebut merupakan kata yang dimiliki sentimen negatif dan merupakan kata atau topik pembicaraan yang paling banyak diulas oleh pengguna twitter mengenai seagames.
Kumpulan  kata-kata  yang  sering  muncul  tersebut  ditampilkan  dalam  bentuk  word  cloud  seperti  terlihat pada gambar berikut.
Gambar 8 Word Cloud Ulasan Positif
Visualisasi  word  cloud  pada  gambar  tersebut  memberikan  gambaran  yang  lebih  jelas  tentang  topik  dan kata-kata  negatif  yang  sering  digunakan  pengguna  twitter  dalam  memberikan  tanggapan  mengenai  seagames. Beberapa  topik  yang  sering  dibahas  pengguna  twuitter  tentang  seagames  diantaranya  adalah  kata  “balik”, “insiden”, “kalah”, “minta”, “gagal”, “menpora”, “opening”, “sampai”, “sama”, “parah”.

## IV. KESIMPULAN
Dalam  analisis  sentimen,  ditemukan  bahwa  sebagian  besar  tanggapan  masyarakat  terhadap  sea  games 2023  di  twitter  memiliki  sentimen  positif  sebesar  (33,4%),  diikuti  oleh  sentimen  netral  sebesar  (59,1%),  dan sentimen  negatif  sebesar  (7,5%).  untuk  klasifikasi  tanggapan  terhadap  SEA  Games  2023  menunjukan  tingkat akurasi yang tinggi. Rasio perbandingan data training dan data testing berpengaruh terhadap kinerja algoritma, dengan  berbandingan 40:60 menunjukan tingkat akurasi (92,70%). 3.  Dengan menggunakan beberapa perbandingan  data  latih  dan  data  uji  sebesar  20%:80%,  40%:60%,  60%:40%,  80%:20%,  dan  90%:10% diperoleh  hasil  klasifikasi  sentimen  negatif  dan  positif  dengan  metode  naïve  bayes  dan  menggunakan  10-fold cross validation diperpoleh niali rata-rata akurasi sebesar 91,09%.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)

## REFERENASI
[1] S.  D.  Pramukti,  A.  Nugroho,  dan  A.  S.  Sunge,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Dengan  Metode  Naïve Bayes  dan  Particle  Swarm  Optimization,” Techno.Com ,  vol.  21,  no.  1,  hal.  61–74,  2022,  doi:
10.33633/tc.v21i1.5332.
[2] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, dan Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada  Analisis  Sentimen  Twitter,” Smatika  J. ,  vol.  10,  no.  02,  hal.  71–76,  2020,  doi:
10.32664/smatika.v10i02.455.
[3] N.  P.  G.  Naraswati,  R.  Nooraeni,  D.  C.  Rosmilda,  D.  Desinta,  F.  Khairi,  dan  R.  Damaiyanti,  “Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naive Bayes Classification,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, hal. 222, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1179.
[4] D. Duei Putri, G. F. Nama, dan W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 10, no. 1, hal. 34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[5] M.  I.  Petiwi,  A.  Triayudi,  dan  I.  D.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Gofood  Berdasarkan  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, hal. 542, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[6] A.  R.  Isnain,  A.  I.  Sakti,  D.  Alita,  dan  N.  S.  Marga,  “Sentimen  Analisis  Publik  Terhadap  Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, hal. 31, 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[7] D.  A.  Agustina,  S.  Subanti,  dan  E.  Zukhronah,  “Implementasi  Text  Mining  Pada  Analisis  Sentimen Pengguna  Twitter  Terhadap  Marketplace  di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 3, no. 2, hal. 109, 2021, doi: 10.13057/ijas.v3i2.44337.
[8] H.  D.  Wijaya  dan  S.  Dwiasnati,  “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada Penjualan Obat,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, hal. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[9] B.  Laurensz  dan  Eko  Sediyono,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan  Vaksinasi  dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 10, no. 2, hal. 118–123,
2021, doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[10] N. Fitriyah, B. Warsito, dan D. A. I. Maruddani,  “Analisis Sentimen Gojek Pada  Media  Sosial Twitter Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (Svm,” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, hal. 376–390, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28932.
[11] I. Romli dan A. T. Zy, “Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 4, no. 2, hal. 694–702, 2020.
[12] D. P. Utomo dan M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  hal.  437,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
[13] L. O. Sihombing, H. Hannie, dan B. A. Dermawan, “Sentimen Analisis Customer Review Produk Shopee Indonesia Menggunakan Algortima Naïve Bayes Classifier,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 2, hal. 233–242, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.4089.
[14] M. Riefky dan W. Pramesti, “Sentiment Analysis of Southeast Asian Games (SEA Games) in Philippines 2019 Based on Opinion of Internet User of Social Media Twitter with K-Nearest Neighbor and Support Vector  Machine,” J.  Mat.  Stat.  dan  Komputasi ,  vol.  17,  no.  1,  hal.  26–41,  2020,  doi: 10.20956/jmsk.v17i1.9947.
[15] A. R. Rizqullah, A. Wedhasmara, R. I. Heroza, A. Putra, F. Fathoni, dan P. Putra, “Analisis Masalah Pada Data  Review  Aplikasi  Terhadap  Layanan  E-Commerce  Menggunakan  Metode  Text  Classification,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 1, hal. 186, 2022, doi: 10.33365/jtk.v16i1.1448.
[16] D.  Normawati  dan  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada  Twitter,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI ,  vol.  5,  no.  2,  hal.
697–711, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/article/view/369
[17] B. Warna et al. , “SmartAI,” vol. 1, no. 4, hal. 201–206, 2022.
[18] I. Technology, “Journal of Vocational Education and Information Technology,” vol. 3, no. 2, hal. 65–70, 2023.
[19] S.  R.  Pratama  dan  A.  H.  Mirza,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Inflasi Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda  Pada BPS,” Bina  Darma  Conf.  Comput.  Sci. ,  hal.  245– 255, 2021.
[20] A.  Kreteria,  P.  Dengan,  dan  T.  Semantik,  “Implementasi  aplikasi  jupyter  notebook  sebagai  analisis kreteria plagiasi dengan teknik semantik,” vol. 8, no. 2, hal. 627–637, 2023.