Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.51 Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 101-107 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## SENTIMENT ANALYSIS OF THE COMMUNITY IN THE TWITTER TO THE 2020 ELECTION IN PANDEMIC COVID-19 BY METHOD NAIVE BAYES CLASSIFIER
Akhmad Muzaki* 1 , Arita Witanti 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Indonesia Email: 1 akhmadmuzaki713@gmail.com , 2 arita.mercu-buana@yogya.ac.id
(Naskah masuk: 09 Januari 2021, diterima untuk diterbitkan: 12 Februari 2021)

## Abstract
The 2020 regional elections in the midst of the COVID-19 pandemic are starting to get crowded starting from the real  world  and  in  cyberspace,  especially  on  Twitter  social  media.  Twitter's  existence  has  been  widely  used  by various communities in recent years. Twitter is one of the media that represents the public response regarding public issu. Ahead of the general election (PEMILU), there are usually some parties who want to know the results of  public  sentiment  or  response  to  the  issue,  namely  academics,  intellectuals  or  even  political  opponents. Nevertheless, the implementation of local elections is very polemic in the community, therefore this study tries to analyze tweets that talk about issue public, namely the 2020 elections in the wake of the COVID-19 Pandemic. The analysis usually uses the classification of tweets containing public sentiment about the issue. The classification method used in this research is Naive Bayes Classifier (NBC) And Support Vector Machine (SVM). Naive Bayes Classifier is combined with features that can detect weighting using probability. The classification of tweets in this study  was  obtained  based  on  a  combination  of  two  classes  namely  sentiment  class  and  category  class.  The classification  of  sentiment  consists  of  positive  and  negative.  Test  results  on  built-in  applications  show  that accuracy with Naive Bayes delivers better results than Support Vector Machine. However, overall the use of the Naive Bayes method has a good performance to classify tweets with an accuracy rate of 92.2%
Keywords : classification, Naive Bayes Classifier, sentiment analysis.

## SENTIMEN ANALISIS MASYARAKAT DI TWITTER TERHADAP PILKADA 2020 DITENGAH PANDEMIC COVID-19 DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

## Abstrak
Pemilihan kepala daerah (Pilkada) serentak 2020 di tengah pandemic COVID-19 mulai ramai di bicarakan mulai dari dunia nyata maupun di dunia maya, khususnya di media sosial Twitter . Keberadaan Twitter telah digunakan secara luas oleh berbagai kalangan  masyarakat dalam beberapa tahun terakhir. Twitter adalah salah satu  media yang  merepresentasikan  tanggapan  masyarakat  terkait  issu  publik.  Menjelang  dilaksanakanya  pemilihan  umum (PEMILU),  biasanya  ada  beberapa  pihak  yang  ingin  mengetahui  hasil  sentimen  atau  tanggapan  masyarakat terhadap issu tersebut, yaitu akademisi, intelektual atau bahkan lawan politik. Kendati demikian pelaksaan pilkada sangat  menuai  polemik  di  lapisan  masyarakat,oleh  karena  itu  penelitian  ini  mencoba  menganalisis tweet yang membicarakan tentang issu public yaitu pilkada 2020 di tengan Pandemic COVID-19 . Analisis  yang dilakukan biasanya menggunakan klasifikasi tweet yang berisi sentimen masyarakat tentang issu tersebut. Metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian kali ini adalah Naive Bayes Classifier ( NBC ) Dan Support Vector Machine ( SVM ). Naive  Bayes  Classifier dikombinasikan  dengan  fitur  yang  dapat  mendeteksi  pembobotan  menggunakan probabilitas. Klasifikasi tweet dalam penelitian ini diperoleh berdasarkan kombinasi antara dua kelas yaitu kelas sentimen dan  kelas  kategori. Klasifikasi  sentimen terdiri dari positif dan  negatif. Hasil  pengujian pada aplikasi yang dibangun memperlihatkan bahwa akurasi dengan Naive Bayes memberikan hasil yang lebih baik dari pada Support  Vector  Machine .  Namun  demikian,  secara  keseluruhan  penggunaan  metode Naive  Bayes memiliki performansi yang baik untuk melakukan klasifikasi tweet dengan tingkat akurasi 92,2%.
Kata kunci : analisis sentimen, klasifikasi, Naive Bayes Classifier.

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah melalui Perpu nomor  2 tahun 2020 mengenai  pemilihan  kepala  daerah  diselenggarakan
pada 9 Desember 2020. Pilkada 2020
diselenggarakan pada 23 September untuk pemilihan sembilan gubernur 224 Bupati dan 37 walikota secara serentak.  Sebelum  Indonesia  terpapar COVID-19
komisi  pemilihan  umum  (KPU)  telah  melaksanakan beberapa  tes  tahapan  pelaksanaan  Pilkada  serentak 2020  namun  akibat  wabah COVID-19 akhirnya komisi  pemilihan  umum  mengeluarkan  surat keputusan KPU
Nomor.179/PL.02.- Kpt/01/KPU/III/2020.  Yang  akhirnya  mengundang kontroversial  serta  polemik  dikalangan  intelektual, akademisi  juga  masyarakat  pada  umumnya  sebab bagaimana  mungkin  tetap  dilaksanakan  Pilkada sedangkan  angka  penyebaran COVID-19 masih sangat tinggi[1].
Media  sosisal Twitter dan Facebook bersaing ketat  dalam  merangkul  jumlah  penggunanya  di Indonesia.  Kendati  demikian,  pengguna  kedua platfrom tersebut  memang  merupakan  pasar  yang penting.  Berdasarkan  data  PT  Bakrie  Telecom, memiliki  angka  19,5  juta  pengguna  aktif Twitter di Indonesia  dari  total  500  juta  pengguna Twitter di dunia. Twitter adalah  salah  satu  jejaring  sosial terbesar  di  dunia  yang  mampu  meraup  keuntungan yang sangat besar yaitu mencapai nilai USD 145 juta. Jumlah  tersebut  tentu  saja  sudah  bertambah  hingga Sepember 2020 ini. Selain itu, Indonesia menempati urutan  kelima  pengguna Twitter terbanyak  setelah Negara USA , Brasil , Jepang ,  dan UK [2].  Dalam media sosial Twitter sekita 1.200 tweet pada tanggal 20 Oktober 2020 menyuarakan tentang permasalahan dalam Pilkada serentak yang akan dilaksanakan pada bulan  Desember  2020.  Dalam  media Twitter secara tidak langsung kita bisa melihat suara rakyat tentang pilkada 2020. Berikut adalah  data pengguna Twitter di  Indonesia  yang  ditampilkan  pada  gambar  1, dimana data pengguna mengalami peningkatan pada tahun ke tahun.
Gambar 1. Data Pengguna Twitter [3]
Ketika berkunjung ke Indonesia, bulan Oktober 2015, CEO  Facebook yaitu Mark Zuckerberg mengatakan bahwa Indonesia merupakan pasar yang potensial. Twitter sering  digunakan  untuk  menggali informasi  yang  berharga  dan  kelebihan  penggunaan yang  mudah.  Salah  satu  fitur  yang  paling  banyak digunakan adalah tweet , akan menjadi sangat sia-sia jika  tidak  dimanfaaatkan  dengan  benar,  sehingga dibutuhkan  teknik  yang  mampu  mengolah tweet- tweet tersebut  sehingga  nantinya  menghasilkan informasi yang berharga.
Sentimen analisis merupakan suatu bidang studi yang  mampu  menganalisis  opini  dari  seseorang, sentimen,  evaluasi,  perilaku  dan  emosi  seseorang melalui  entitas  seperti  layanan  umum,  organisasi, issu,  kejadian,  topik  dan  atribut-atribut  lainya. Sebagian  besar  sentimen  analisis  banyak  digunakan untuk kepentingan politik, ekonomi, bisnis, pendidikan  atau  pemerintah  dalam  menganalisis opini  masyarakat  atas  suatu  kejadian  sehingga kebijakan  yang  dibuat  mampu  menyasar  sampai  ke bagian  akar  dan  rumput.  Sentimen  analisis  dalam dunia bisnis kebanyakan digunakan untuk menganalisis  tren.  atau  kebutuhan  pasar,  atau kebutuhan  masyarakat  yang  diharapkan  dapat menyusun  strategi  pemasaran  yang  tepat  dan  dapat meningkatkan pendapatan perusahaan mereka[2].
Tahun  2020  merupakan  periode  akhir  masa jabatan kepada daerah, sehingga perlu diselenggarakan  pemilihan  kepala  daerah  (Pilkada) periode  2020-2025.  Pada  Pilkada  ini  terdapat pasangan  cagub  (calon  gubernur)  beserta  cawagub (calon  wakil  gubernur).  Dalam  pra-pelaksanaan maupun pelaksan Pilkada terdapat berbagai opini dan tanggapan dengan sentimen positif dan  negatif pada media  sosial  maupun  di  dunia  nyata terkait diselenggarakanya  Pilkada  serentak  2020,  Pemilih akan  sangat  beresiko  tertular COVID-19 jika pemerintah  tetap  melaksanakanya.  Permasalahan yang muncul adalah ketika pemerintah menghimbau agar  masyarakat  tetap  dirumah  namun  disisi  lain pilkada harus tetap dilaksanaan. Tujuan penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui sentiment masyarakat terhadap pelaksanaan pilkada 2020 yang akan  dilaksanakan  pada  tanggal  9  Desember  dan ditengah pandemic COVID-19 dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Naive bayes  classifier karena  dalam  proses  klasifikisi  dan perhitungan probabilistik, naive bayes memiliki lebih banyak keunggulan. Salah satu keunggulanya adalah pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  probabilitas. Naive  Bayes berdasarkan  pada teorema  Bayes yang  memiliki kemampuan  untuk  mengklasifikasi  yang  sama dengan decision  tree dan neural network . Naive Bayes terbukti  memiliki  tingkat  akurasi  dan kecepatan yang tinggi ketika diaplikasikan ke dalam database dengan data yang sangat besar[4].

## 2.1 Text Mining
Text  mining adalah  bagian  dari data  mining dimana  proses  yang  dilakukan  adalah  melakukan ekstraksi  pengetahuan  dan  informasi  dari  pola-pola yang  terdapat  dalam  sekumpulan  dokumen text menggunakan alat analisis tertentu. Text mining dapat juga  dimanfaatkan  menjadi  beberapa  macam kebutuhan  diantarannya  yaitu  untuk summarization ,
pencarian  dokumen  teks  dan  sentiment  analisis[2]. Text mining berfungsi untuk mencari dan mematerialkan  kata-kata  yang  dapat  mewakili  apa yang ada didalam dokumen sehingga dapat dilakukan analisa  keterhubungan  antar  dokumen. Text mining mempunyai  4  tahapan  yaitu Tokenizing,  Filtering, Stemming , dan Analyzing . Tahapan tokenizing merupakan proses pemotongan string masukan  berdasarkan  tiap  kata yang  menyusunnya.  Pada  dasarnya  proses  ini  ialah memisahkan  setiap  kata  yang  menyusun  suatu dokumen. Tahapan Filtering merupakan suatu proses dimana data diambil sebagian dari data tertentu, dan membuangnya  pada frekuensi yang  lain.  Tahapan Stemming adalah  proses  dimana  pemetaan  atau penguraian  berbagai  bentuk  teks  dari  sebuah  kata menjadi  bentuk  kata  dasarnya.  Tahapan Tagging adalah  metode  yang  belum  lama  dilahirkan.  Dahulu sebelum ditemukanya metode tagging , data informasi yang beredar di internet berantakan dan tidak tersusun dengan  rapih  berdasarkan  kategorinya.  Tahapan Analyzing adalah  tahapan  untuk  mencari  seberapa jauh  keterhubungan  data  antar  kata-kata  disetiap dokumen.

## 2.2 Sentimen Analisis
Sentimen analisis merupakan salah satu bidang studia tau metode yang fungsinya menganalisis opini masyarakat,  sentimen,  evaluasi,  penilaian,  perilaku dan  emosi  melalui  entitas  seperti  produk,  layanan umum,  organisasi,  individual,  issu,  kejadian  dan topik. Sentimen analisis berfokus kepada opini yang mengandung pesan negatif atau positif [2]
Proses data  mining terbentuk  dari  beberapa tahapan, salah satunya adalah pengumpulan data data collection , data transformation , dan data analysis [4]. Proses tersebut dimulai melalui pre-processing yang terbentuk dari pengumpulan data untuk menghasilkan data  mentah  ( raw  data )  yang  akan  dibutuhkan  oleh data  mining ,  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  transformasi  data  untuk  mengubah  data mentah  berubah  menjadi  format  yang  lebih  mudah diproses  oleh data  mining ,  misalnya  melalui filtrasi atau agregasi .  Selanjutnya  hasil transformasi data akan  di  manfaatkan  oleh  analisis  data  untuk membangkitkan  pengetahuan  dengan  menggunakan teknik seperti analisis statistik , machine learning [7], dan visualisasi informasi.

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi  tergolong  dalam  area  pembelajaran machine  learning dimana  mesin  mempelajari  data yang  sudah  diberi  label  atau  data  yang  sudah terklasifikasi.  Terdapat  beberapa  algoritma  yang potensial  digunakan  dalam  klasifikasi  sentimen misalnya  adalah Naive  Bayes , K-NN , Logistic Regression,  Support  Vector  Machine,  Artificial Neural Network dan lain-lain[8].

## 2.4 Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes adalah  klasifikasi  linear  yang sangat  efisien.  Model  probabilitas  dan  klasifikasi Naive  Bayes didasarkan  atas teorema  bayes ,  dan adjective  naive berasal  dari  asumsi  yaitu  fitur  yang ada  pada dataset saling  independen.  Model probabilitas  yang  telah  diformulasikan  oleh Thomas Bayes (1701-1761)  [2]  sangat  sederhana  berikut adalah formulasinya:
𝑝𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑐𝑜𝑛𝑑𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦.𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦
𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (1)
Notasi  umum  dari  posterior  probability  juga  bisa dituliskan seperti berikut
𝑃(𝑌 𝑗 |𝑋 𝑖 ) = 𝑃( 𝑌 𝑗 | 𝑋 𝑖).𝑃(𝑌𝑗) 𝑃(𝑋𝑖) (2) Di mana : 𝑋 𝑖
= fitur sampel Vector i , i € {1, 2, ..., n } 𝑌 𝑗 = notasi kelas j, j € {1, 2, ..., m } 𝑃(𝑌 𝑗 |𝑋 𝑖 ) =  probabilitas  dari  sampel 𝑋 𝑖 milik  kelas 𝑊 𝑗 .

## Gambar 2. Tahapan Analisis
Pada proses ini data yang sudah melewati proses pre-processing dengan baik akan dilanjutkan dengan pembobotan  [9]dan  akan  diberikan  algoritma Naive Bayes .  Proses  pembelajaran  akan  dilakukan  dengan data yaitu data latih. Data latih merupakan data yang sudah  mempunyai  label  positif  dan  negatif,  sebagai pembelajaran  untuk  mengetahui  label  dari  suatu dokumen. Jumlah keseluruhan data adalah 1200 data dengan  pembagian  data  latih  dan  data  uji. Perbandingkan  antara  data  latih  dan  data  uji  adalah sebanyak  70%  untuk  data  latih  dan  30%  untuk  data

## 104 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 101-107
uji.  Data  latih  dan  data  uji  akan  sama-sama diimplementasikan  menggunakan  algoritma Naive Bayes .  Adapun  tahapan  analisis  diunjukan  pada gambar 2.

## 2.5 Pre-processing
Pre-processing adalah  tahapan  yang  paling penting dalam proses text mining , tahapan ini adalah tahap pertama dalam pemrosesan text . Pada tahapan ini text akan  dinormalisasikan  sehingga  nantinya dapat  memudahkan  pada  tahap  pembobotan. Pre- processing dilakukan  untuk  menghindari  data  yang kurang sempurna atau cacat, atau data-data yang tidak konsisten  [2].  Tahapan text pre-processing Pada penelitian ini diantaranya ditunjukan pada tabel 1.
Table 1. Pre-processing Sebelum Sesudah
Tetap gunakan hak pilih andam, tapi jangan lupa
disiplin mematuhi protokol kesehatan. Pilkada te…
https://t.co/RWRvnlTCY Tetap gunakan hak pilih andam, tapi jangan lupa disiplin mematuhi protokol kesehatan. Pilkada
1. Menghapus URL Url (http://www.situsname.com)  dan email nama ( nama@situs.com )
2.  Mengganti Emoticon
Pada  proses convert emoticon adalah mengganti emoticon yang  ada  pada tweet berupa  kata  yang  mencerminkan emoticon . Daftar konversi emoticon dapat dilihat pada tabel 2:
Table 2. Konversi Emoticon Emoticon Konversi :) :-) :)) :-)) =)) Senyum
: D :- D = D Tawa :-( :( Sedih :-) :) Kedip :- P : P Ejek :-/ :/ Ragu :| :-| Haru

## 3.   Case Folding
Tahapan  ini  adalah  tahap  dimana case folding  akan mengubah  semua  huruf  yang ada  pada  dokumen  menjadi  bentuk  yang sama seperti mengubah semua dokumen ke bentuk lower case [10].
4.   Remove number or Puntuation
Tahapan  ini  adalah  tahapan  dimana dokumen dihilangkan nomor dan tanda baca yang di dalam teks.
5. Stopwords
Stopwords atau  kata  sambung  yaitu  kata- kata  yang  sangat  sering  dipakai  dalam Bahasa Indonesia. Contoh stopwords dalam bahasa Indonesia antara lain “saya”, “anda”, “dia”, dan “kita”. Stopwords bisa
dihilangkan  sebab  terkadang  kata-kata tersebut terdapat hampir di setiap tweet yang ada  dengan  demikian,  menghilangkan stopwords tidak  akan  berpengaruh  apapun pada tahap pelatihan model[11].

## 6.   Tokenizing
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  membagi kalimat ke dalam beberapa token[12] contoh kalimat  “Tolak  Pilkada  2020”  setelah dilakukan tokenisasi akan  menjadi “Tolak” “Pilkada” “2020”.
Gambar 3. Sistem Flow Diagram
Sistem Flow  Diagram merupakan  bagan  yang menunjukkan  aliran  atau  arus  dokumen  dari  satu tahap  ke  tahap  selanjutnya  di  dalam  sistem  secara logika, dan dapat menggambarkan tiap-tiap bagian[13] yang ditunjukan pada gambar 3.

## 2.6 Desain
Tahap  desain  yang  dilakukan  adalah,  diagram activity , dan perancangan antar muka.
Training Data New Data Classifier Prediction Machine Learning Algoritma
Activity  diagram adalah  tipe  diagram  khusus dari statechart yang  berfokus  pada  sebuah  aktivitas atau  rangkaian  proses  yang  sesuai  dengan  metode atau  fungsi  aktivitas  yang  telah  terjadi.  Adapun activity diagram ditunjukan pada Gambar 4[14].

## Gambar 5. Perancangan Antar muka
Pada  perancangan  antar  muka  atau user interface dimaksudkan  agar  supaya user dapat mengerti dengan mudah isi konten pada aplikasi web tersebut yang ditunjukan pada gambar 5.

## 2.6 Kerangka Berfikir
Berikut  adalah  gambar  dari  proses  kerangka berfikir  dari  aplikasi  yang  di  bangun.  Mulai  dari klasifikasi  hingga  hasil  akhir  apakah  masyarakat menyetujui pelaksanaan pilkada atau malah sebaliknya yang ditunjukan pada gambar 6.
Gambar 6. Kerangka Berfikir

## 2.7 Implementasi
Sentimen analisis berbasis  web  yang bertujuan untuk  mengetahui  persentasi  positif  dan  negatif terkait  pelaksanaan  Pilkada  2020  akan  dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman ( PYTHON ) [14] adalah bahasa pemrograman  umum yang  ditafsirkan  tingkat  tinggi.  Dibuat  oleh Guido van Rossum , dengan framework Streamlit . Streamlit merupakan pustaka dari python sumber terbuka ( open source )  yang  mampu  mengubah  skrip  menjadi aplikasi web yang dapat ditampilkan dalam beberapa menit.  Ini  membuatnya  sangat  mudah  untuk
membangun  sebuah  aplikasi web khususnya  untuk mereka  yang  memiliki  sedikit  pengetahuan  tentang kerangka kerja desain front-end .

## 2.8 Pengujian
Dalam penelitian ini akan dilakukan pengujian dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier .
Pengujian  dengan  metode Naive  Bayes digunakan untuk  mendapatkan  sentiment probability dalam suatu  perangkat  lunak,  sedangkan  mengukur akurasinya  menggunakan NMF  Vector ( Non-negatif Matriks Faktorisasi )[15]. adalah sekelompok algoritma di analisis multivariat dan aljabar linear di mana  matriks  V  yang  di  faktorkan  ke  dalam (biasanya)  dua matriks W  dan  H,  dengan  properti bahwa ketiga matriks tidak memiliki elemen negatif. Non-negativitas ini membuat matriks yang dihasilkan lebih mudah diperiksa dioperasikan dengan benar[16].

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Dalam penelitian ini akan dilakukan implementasi  dari  hasil  perancangan  sistem  serta perangkat  lunak  yang  dibuat.  Implementasi  ini menjelaskan mengenai bentuk interface dari Aplikasi Sentimen  Analisis  yang  telah  di  buat  dengan framework streamlit .

## 3.1. Halaman Hompage
User  pada  halaman  ini  dapat  memasukan  data dan  mengelola dataset ,  melakukan  data  analis, Tokenization , Vectorization dan Modeling yang ditunjukan pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Depan
Pada  halaman  gambar  7,  menunjukan dataset yang diambil dari Twitter menggunakan Twitter API . Data  yang  di  dapat  sebanyak  1200 tweet yang ditunjukan pada gambar 8.
Pada halaman dataset dibersihkan dari lowercase dan huruf alpha tanda kutip dan lain-lain contoh  “Tolak”  “Pilkada”  “2020”  menjadi  Tolak Pilkada 2020 dan ditunjukan pada gambar 9.
Menganalisis penerimaan dan penolakan terhadap pilkada 2020 ditengah COVID-19 .
Berapa prosentase komentar negative dan positif pada pilkada 2020?
Klasifikasi komentar masyarakat di twitter mengenai pilkada 2020 untuk mengetahui sejauh mana pro dan kontra.
Gambar 8. Dataset Gambar 9. Halaman Tokenization Gambar 10. Vectoeization Top Words
Pada  hamalan  gambar  10, dataset di  cari  kata- kata  teratas  atau  terbanyak  yang  di tweet oleh masyarakat. Untuk setiap kata atau fitur yang dimiliki tweet-tweet tersebut pada selang waktu tertentu akan
dihitung nilai Tf.Idf -nya. Setelah itu diambil beberapa kata  atau  fitur  yang  memiliki  nilai  tertinggi.  Hasil akhir  dari  sistem  ini  adalah  kata  atau term yang memiliki  nilai  paling  tinggi  yang  nantinya  akan merepresentasikan topik pemicu nilai sentimen pada tweet tersebut yang ditunjukan pada gambar 10.
𝑊 𝑥,𝑛 = 𝑇𝑓𝐼𝑑𝑓 𝑥,𝑛 + 𝑎𝑤 𝑥,𝑛−1 (3) Dimana 𝑊 𝑥,𝑛 = Bobot kata x pada interval ke-n 𝑇𝑓𝐼𝑑𝑓 𝑥,𝑛 = Nilai Tf-Idf kata x pada interval ke-n 𝛼
= Discounted comulative factor
Gambar 11. Halaman Modeling
Pada  hamalan  ini dataset dibagi  menjadi  dua yaitu data tranie dan data uji dengan masing-masing perbandingan  70%  dan  30%.  Yang  menghasilkan nilai  akurasi  92,2%.  maka  dengan  penggunaan algoritma Naive  Bayes  Classifier untuk  melakukan proses  klasifikasi  sangat  tepat  karna  menghasilkan jumlah akurasi data yang tinggi yang ditunjukan pada gambar 11 dan 12.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = TP+TN 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝐹+𝐹𝑁
(4)
Gambar 12. Nilai Accuracy Data
Pada  hamalan  ini  menunjukan  hasil sentiment masyarakat  dimana  0  adalah  positif  dan  1  adalah negatif,  maka  dari  hasil sentiment berikut  ini menunjukan  bahwa  lebih  dari  50%  data  yang  saya ambil  menunjukan  hasil sentiment negatif  yang ditunjukan pada gambar 13.
Gambar 13. Sentimen Masarakat

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka kesimpulan bahwa analisis sentimen dapat digunakan untuk  mengetahui  sentimen  masyarakat  khususnya Netizen Twitter terhadap  pelaksanaan  pilkada  2020 ditengah  pandemik COVID-19 .  Setelah  dilakukan analisis  sentimen,  terlihat  berapa  banyak  sentimen yang  ditujukan  kepada hastag pilkada2020.  Jika  di lihat dari hasil data yang ditunjukan di atas maka ada baiknya  pemerintah  menunda  pelaksanaan  Pilkada dikarnakan  adanya  pandemik  sehingga  masyarakat dapat  memilih  calon  yang  bermutu  dengan  tenang serta  gembira  tanpa  adanya  ketakutan  akan  tertular COVID-19 .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  D. Anisa,  “Enam Bulan Pandemi,  Angka
Penularan Covid-19 Semakin Tinggi,” 2020. https://www.beritasatu.com/kesehatan/67214 3/enam-bulan-pandemi-angka-penularan- covid19-semakin-tinggi  (accessed  Jan.  14, 2021).
[2] P.  Rizqiah,  “Klasifikasi  Komentar  Twitter Tentang Pengesahan UUMD3 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” 2018.
[3] Yudianzer,  “Menurun,  Segini  Jumlah Pengguna  Twitter  Sekarang  -  Pos  Harian.”
https://yudianzer.blogspot.com/2016/12/men urun-segini-jumlah-pengguna-twitter.html (accessed Jan. 14, 2021).
[4] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[5] L. Y. T. Suarez, “Machine Learning Prediksi Karakter  Pengguna  Hastag  (#),”  pp.  1–27, 2015.
[6] A.  P.  Wijaya  and  H.  A.  Santoso,  “Naive
Bayes Classification pada Klasifikasi
Dokumen  Untuk  Identifikasi  Konten  E- Government,” J. Appl. Intell. Syst. , vol. 1, no. 1,  pp.  48–55,  2016,  [Online].  Available:
https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/jais/is sue/view/76.
[7] A.  T.  J.  Harjanta,  A.  Syukur,  and  C.
Supriyanto, “Penerapan Pembobotan Atribut Pada Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen  Review  Aplikasi  Android  Dari Google  Play,”  Jurnal  Cyberku,  vol.  11,  no. April, pp. 78–89, 2015. [8] F.  S.  Jumeilah,  “Penerapan  Support  Vector Machine  (SVM)  untuk  Pengkategorian Penelitian,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  19-25,
2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.11.
[9] R.  Ferdiana,  F.  Jatmiko,  D. D.  Purwanti,  A. Sekar,  T.  Ayu,  and  W.  F.  Dicka,  “Dataset
Indonesia  untuk  Analisis  Sentimen,” Jurnal
Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi  (JNTETI) ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  334-
339, 2019.
[10] H.  Najjichah,  A.  Syukur,  and  H.  Subagyo,
“Pengaruh Text Preprocessing Dan Kombinasinya,” J. Teknol. Inf. , vol. 15, no. 1, pp. 1–11, 2019.
[11] A. R. Nugraha and G. Pramukasari, “Sistem Informasi  Akademik  Sekolah  Berbasis  Web Di  Sekolah  Menengah  Pertama  Negeri  11 Tasikmalaya,” J. Manaj. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 1–10, 2017.
[12] R.  P.  Mahardikawati  and  Nurgiyatna, “Sistem  Informasi  Industri  Kecil  Menengah Pemerintahan  Kabupaten  Boyolali  Berbasis Website,” J. Tek. Inform (JUTIF) , vol. 1, no. 2, pp. 53–60, 2020.
[13] S.  Suryono,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi, “Klasifikasi  Sentimen  Pada  Twitter  Dengan Naive Bayes Classifier,” Angkasa J. Ilm. Bid. Teknol. , vol. 10, no. 1, pp. 89-96, 2018, doi:
10.28989/angkasa.v10i1.218. [14] ICHI.PRO, “Streamlit - Merevolusi Pembuatan Aplikasi Data.” https://ichi.pro/id/streamlit-merevolusi- pembuatan-aplikasi-data-248940993548562
(accessed Jan. 09, 2021).
[15] P.  S.  M.  Suryani,  L.  Linawati,  and  K.  O. Saputra,  “Penggunaan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  pada  Analisis  Sentimen  Facebook Berbahasa  Indonesia,” Maj.  Ilm.  Teknol. Elektro ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  145-148,  2019, doi: 10.24843/mite.2019.v18i01.p22.
[16] I.  Sunni  and  D.  H.  Widyantoro,  “Analisis Sentimen  dan  Ekstraksi  Topik  Penentu Sentimen  pada  Opini  Terhadap  Tokoh Publik,” J.  Sarj.  Inst.  Teknol.  Bandung  Bid. Tek.  Elektro  dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 200–206, 2012.